capítulo 4. comportamiento de los indicadores …

Capítulo 4. COMPORTAMIENTO DE LOS INDICADORES ALREDEDOR DEL SECTOR DE LA CONSTRUCCIÓN

La construcción es uno de los sectores de mayor importancia en la economía global, íntimamente asociado a la promoción del desarrollo eco-

nómico, gracias a la capacidad de generar empleo, demandar insumos de otros sectores y crear infraes-tructura esencial para el desarrollo social y económico de cualquier nación. No obstante, las marcadas crisis económicas mundiales y su impacto en la producción colombiana generan cambios en la dinámica comer-cial. Esto produce una propensión del sector en los ciclos de vida con mayor pronunciamiento que el pro-medio nacional.

Por tal razón, el presente capítulo establece los factores externos que representan el sector de la construcción, a través del estudio y depuración de los Indicadores Económicos Alrededor de la Construcción (IEAC), for-mulados por el DANE. Se evalúan los trece parámetros que lo componen. Estos son categorizados en indica-dores macroeconómicos, oferta, demanda, índices y precios, junto con representatividad, evaluados en la geografía nacional en el periodo 2005-2019 e identifi-cando variaciones macroeconómicas y su contexto.

Paralelamente, estos datos son depurados mediante el análisis de componentes principales, iniciando por el ajuste en la serie de tiempo de las variaciones mensua-les y anuales, determinando factores representativos para su posterior inclusión de un modelo que permi-

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ta vislumbrar características de la dinámica del sector de la construcción. No obstante, la gran cantidad de variables que conforman un modelo de factores econó-micos externos dificulta en conjunto su interpretación.

Entonces, al implementar estos métodos fue posible identificar la asociación y reducción de factores, esta-bleciendo comportamientos similares, en coherencia con el impacto de las dinámicas globales que han re-percutido en la economía colombiana, permitiendo la síntesis y el establecimiento de aquellos factores que, con mayor importancia, representan el sector de la construcción.

4.1 Evaluación de factores externos del sector de la construcción

El adecuado desempeño del sector de la construcción se asocia a la promoción del desarrollo económico y social, gracias a la capacidad de generar empleo, de-mandar insumos de otros sectores económicos y la construcción de viviendas e infraestructura que mejo-ren la calidad de vida de los colombianos.

En especial, estas políticas se acentúan en países en vías de desarrollo como Colombia, ya que se evi-dencia un déficit de infraestructura y habitacional considerable; y es habitual la generación de políticas que incluyen asignaciones presupuestales directas o a través de instituciones financieras, ejecutadas por empresas, considerando una explotación económica, realizada por personas naturales o jurídicas que in-tegran el nicho empresarial del sector. Además, esta actividad económica involucra la elaboración y ejecu-ción de los proyectos de construcción.

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El dinamismo de este sector crea fuentes de empleo y un importante movimiento de materia prima en el territorio (Alcaldía Mayor de Bogotá, 2017; Córdova & Alberto, 2018). Por lo anterior, las grandes inversio-nes en obras civiles y edificaciones son fundamentales para mejorar la calidad de vida de los ciudadanos, la productividad y competitividad empresarial. Estas inversiones generan un dinamismo de la economía co-lombiana y a su vez, fundamental para incrementar la productividad en otros sectores económicos, ligadas a la expansión del comercio y aumento de la oferta de bienes y servicios.

Así, la inversión en obras civiles es imprescindible para consolidar la competitividad frente a otras econo-mías, (Alcaldía Mayor de Bogotá, 2017). Además, este impulso al sector de la construcción se sustenta en el capital público, debido a los altos montos requeridos y garantías que proporciona el Estado, la no rivalidad en el consumo y la no exclusión en su uso. Las gran-des inversiones en infraestructura, cuando las políticas son generadas, comúnmente, por instituciones guber-namentales, se focalizan en función de las necesidades de los interesados, a través de sus políticas fiscales, regulatorias y asignaciones presupuestales por institu-ciones financieras (Chinyio & Olomolaiye, 2010).

De esta forma, el sector privado en Colombia tenderá a proporcionar el capital productivo y el gobierno, la función de aumentar el bienestar social, proporcio-nando capital público; incluso cuando debe gravar los recursos privados para financiarlos, forjando una de-pendencia y a su vez una propensión a los fenómenos económicos que afectan al sector público. La historia económica está repleta de ejemplos de capital público y

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de infraestructura que tuvieron importantes repercu-siones en el PIB o en el bienestar a largo plazo.

Por ejemplo, Gordon (2016) destaca las contribuciones de las infraestructuras de saneamiento, agua potable y electricidad proporcionadas por el sector público en el aumento de la esperanza de vida y el incremento de la productividad en los Estados Unidos de América durante la primera parte del siglo XX. Posterior a la Segunda Guerra Mundial, el programa de carreteras interestatales de Estados Unidos se ha vinculado a im-portantes aumentos de la producción.

Recientemente, el gasto público en infraestructura también ha ocupado un lugar destacado en los debates de política relativos al estímulo a corto plazo, consi-derando que el gasto público en infraestructura tiene ventajas sobre el gasto público en consumo para es-timular la economía durante una recesión (Ji, Zou, & Tian, 2019; Ramey, 2020). Por lo anterior, este tipo de modelo económico sigue los planteamientos formu-lados por John Maynard Keynes en el gasto público, estimulando la economía a corto plazo mediante in-gresos estándar, efectos multiplicadores y ayudando a devolver la producción a su potencial.

Además, el gasto de inversión del gobierno, direccio-nado en infraestructura, tiene ventajas adicionales. En particular, si el gasto público a corto plazo aumenta, el acervo de capital público productivo o la productivi-dad total de los factores de largo plazo (PTF) también lo hará. Así, el gasto público ofrece dos beneficios, el primero en el estímulo de la demanda a corto plazo y el estímulo de la oferta a largo plazo. Estos efectos son especialmente bien aceptados, ya que normalmente los paquetes de estímulo deben financiarse con un aumen-

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to de los impuestos distorsionantes una vez terminada la recesión. Si la producción sigue siendo mayor debido a los efectos a largo plazo de un mayor capital público, la base imponible se amplía y los aumentos necesarios de los tipos impositivos son menores (Ramey, 2020).

Así, se han realizado importantes inversiones en el sector de la construcción y una cantidad significativa de estudios han evaluado su impacto en infraestruc-tura sobre el crecimiento económico. Estos estudios son el punto de partida de la presente investigación, la cual busca establecer los fenómenos económicos en un periodo de tiempo y su impacto en la construcción, al considerar las presiones macroeconómicas globales y dinámica comercial nacional mediante el estableci-miento de los factores externos.

Esto factores integran un comportamiento significa-tivo de las dinámicas económicas, en contexto con otras ramas de producción, la oferta y la demanda, fundamentado en el análisis de componentes princi-pales para la reducción de variables significativas que permitan formular un análisis del comportamiento económico, su efecto en el sector de la construcción y una aproximación metodológica fundamentada en el papel del sector público; donde los resultados de la construcción se consideran capital estatal, junto con la evaluación de los esfuerzos para el desarrollo econó-mico y social de la Nación.

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4.2 Metodología

4.2.1 Establecimiento de factores externos

El DANE formuló el boletín de Indicadores Económicos Alrededor de la Construcción (IEAC), el cual presenta información de 13 investigaciones re-lacionadas con la dinámica económica de este sector. Además, categoriza estos factores en grupos o indica-dores macroeconómicos, oferta, demanda, indicadores y precios, como se observa en la Tabla 1.

Los boletines técnicos y sus anexos (base de datos) son expedidos de forma periódica, considerando las diferencias geográficas y su cobertura, junto con la variación mensual, trimestral o anual, que incluye los recientes cambios en la categorización y actuali-zación metodológica. Además, se realizan empalmes mediante el uso de una nomenclatura basada en los estándares internacionales de clasificación de activi-dades económicas COICOP (Clasificación del consumo individual por finalidades, por sus siglas en inglés) y CIIU (Clasificación Industrial Internacional Uniforme).

Paralelamente, la información recolectada es seleccio-nada y organizada mediante el análisis de informes periódicos suministrados por centros de investigación económicos, informes de asociaciones privadas y di-versas cámaras de comercio, en especial CAMACOL, con el fin de relacionar la productividad del sector de la construcción, sus subsectores y la generación de em-pleo, con diversas dinámicas externas e internas que afectan el sector.

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Las dinámicas del sector de la construcción en colombia, una revisión desde sus indicadores

Tabla 1. Indicadores económicos alrededor de la construcción evaluados entre el 2005 y 2019

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Factor Periodo de publicación

N.° de Boletines

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icos

PIB producción y gastos Trimestral 60

Valor agregado de la rama construcción Trimestral 60

Valor agregado de obras civiles Trimestral 60

Valor agregado de edificaciones Trimestral 60

Valor agregado de actividades especializadas Trimestral 60

IPP total Mensual 180

Tasa de ocupación total nacional Mensual 180

Ofer

ta

Producción de cemento gris Mensual 180

Área causada Trimestral 60

Área licenciada de edificaciones Mensual 180

Área iniciada de edificaciones Trimestral 60

Área culminada de edificaciones Trimestral 60

Dem

anda

Despachos de cemento gris Mensual 180

Concreto premezclado Mensual 180

Valor de los créditos desembolsados para vivienda Trimestral 60

Número de créditos desembolsados para vivienda Trimestral 60

Saldo de capital de la cartera hipotecaria de vivienda Trimestral 60

Número de créditos de la cartera hipotecaria de vivienda Trimestral 60

Prec

ios e

índi

ces Índice de precios de vivienda nueva Trimestral 60

Índice de costos de la construcción de vivienda Trimestral 60

Índice de costos de la construcción pesada Mensual 180

Indicador de inversión en obras civiles Trimestral 60

IPP materiales de construcción Mensual 180

Fuente: editada de indicadores económicos alrededor de la construcción del DANE.

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Jorge Andrés Sarmiento-Rojas Milton Januario Rueda-Varón

César Hernando Rincón-González

4.2.1.1 Estudio macroeconómico mediante evaluación de factores externos al sector de la construcción

El sector de la construcción experimenta ciclos de actividad mucho más pronunciados que el prome-dio de sectores que conforman la economía nacional. Asimismo, es susceptible a las variaciones económi-cas internacionales. De modo que se considera uno de los principales indicadores, debido a la influencia que tiene en las variaciones en el ciclo de la economía (Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), 2019a). Para establecer el efecto del sector de la construcción se compiló la información histórica di-ferenciada en los indicadores del IEAC.

• Producto Interno Bruto y Valor Agregado de la Rama de la Construcción (VAC)

La recolección y síntesis de información relacionada con los indicadores macroeconómicos son expuestas por las cuentas nacionales del DANE, trimestralmen-te, mediante la constitución sintética de información de coyuntura económica, articulando los análisis de estadísticas descriptivas en los principales agregados macroeconómicos.

Para tal efecto, las cuentas trimestrales se soportan en los estándares internacionales de medición económi-ca, definidos por la integración del Fondo Monetario Internacional, Comisión Europea, Organización de Cooperación y Desarrollo Económico (OCDE) Naciones Unidas y Banco Mundial en el Sistema de Cuentas Nacionales 2008, implementado en Colombia como un marco estadístico que proporciona un conjunto completo, coherente y flexible de cuentas macroeco-nómicas para la formulación de políticas, análisis e

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investigación (Comisión Europea, Fondo Monetario Internacional, Оrganización para la Cooperación y el Desarrollo Económico, Naciones Unidas, & Banco Mundial, 2016). Además, se utilizan estudios realiza-dos por el Fondo Monetario Internacional mediante el Manual de cuentas nacionales trimestrales, conceptos, fuente de datos y compilación (Bloem, Dippelsman, & MÆhle, 2001).

Los boletines técnicos elaborados por el DANE tienen como propósito presentar los principales cambios de corto plazo del PIB, exponiendo los resultados de las series encadenadas de volumen con año de referen-cia 2015, desde los enfoques de la producción y gasto, en los últimos 15 años (2005-2020), escogiendo como el valor representativo de producción anual el cuarto trimestre de cada año, debido a que este valor corres-ponde a la suma de producción anual en miles de millones de pesos.

El PIB, desde un enfoque de producción, fue se-parado en valores de derechos e impuestos sobre importaciones, Impuesto de Valor Agregado (IVA) no deducible e impuestos al producto (excepto impuestos sobre importaciones e IVA no deducible), subvenciones al producto y la producción bruta como valor de me-dición; seleccionando las 12 agrupaciones iniciales de la actividad económica, según la última Clasificación de Actividades Económicas CIIU (Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), 2012).

De igual manera, el VAC se selecciona mediante la clasificación de 24 agrupaciones de actividad econó-mica del país, según la sección CIIU Rev. 4 A.C. La selección de los factores que integran el PIB desde un enfoque de gastos se realizó con la clasificación de

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Cuentas Nacionales (Comisión Europea et al., 2016). Asimismo, se seleccionaron los desgloses del gasto de consumo final de los hogares por finalidad y durabili-dad mediante clasificación COICOP (Departamento de Asuntos Económicos y Sociales División de Estadística, 2001), al igual que la cuantía de gastos mediante la for-mación bruta de capital fijo. Estos factores conforman el indicador macroeconómico. La Tabla 2 expone los factores que comprenden este indicador.

Tabla 2. Factores que integran el PIB desde un enfoque de gastos y producción.

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Factores Clasificación Nombre

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PIB

Prod

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Actividad económica

CIIU Rev. 4 A.C.

12 agrupaciones

G + H + I Comercio al por mayor y al por menor

O + P + Q Administración pública y defensa; planes de seguridad social

C Industrias manufacturerasL Actividades inmobiliarias

M + N Actividades profesionales, científicas y técnicasF ConstrucciónA Actividades agropecuariasB Explotación de minas y canterasK Actividades financieras y de seguros

D + E Información y comunicaciones

J Servicios públicos domiciliarios, gestión de residuos y saneamiento ambiental

R + S + T Actividades artísticas, entretenimiento y recreación y otras

Valor agregado de la rama

construcción (VAC)

CIIU Rev. 4 A.C.

24 agrupaciones

F01 Construcción de edificaciones residenciales y no residenciales

F02Construcción de carreteras y vías de

ferrocarril, de proyectos de servicio público y de otras obras de ingeniería civil

F03 Actividades especializadas para la construcción de edificaciones y obras de ingeniería civil

PIB

Gast

os

Producto Interno Bruto

Clasificación Cuentas

Nacionales

P.8

P.3

P.5

P.6

P.7

Demanda internaGasto de consumo final

Formación bruta de capitalExportaciones

Importaciones

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PIB

Gast

osFormación

bruta de capital fijo

Clasificación Cuentas

Nacionales

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AN113 + AN114

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ViviendaOtros edificios y estructuras

Maquinaria y equipo

Recursos biológicos cultivadosProductos de propiedad intelectual

Gasto de consumo final de los hogares por finalidad y

durabilidad

Divisiones COICOP

Alimentos y bebidas no alcohólicasBebidas alcohólicas, tabaco y estupefacientes

Prendas de vestir y calzado

Alojamiento, agua, electricidad, gas y otros combustibles

Muebles, artículos para el hogar y para la conservación ordinaria del hogar

SaludTransporte

ComunicacionesRecreación y cultura

EducaciónRestaurantes y hoteles

Bienes y servicios diversosBienes durables

Bienes no durablesBienes semidurables

Servicios

Fuente: elaboración propia a partir de la clasificación de datos siniestrados por el DANE.

• Tasa de ocupación total nacional

Mediante la formulación de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH), el DANE consolida información sobre las condiciones de empleo de las personas en todo el territorio nacional y su desagregación en las 23 ciudades capitales y áreas metropolitanas incluyendo San Andrés, con el fin de proporcionar información so-bre el tamaño y estructura de la fuerza de trabajo del país. Además, integra las características sociodemo-gráficas de la población y la fuerza de trabajo con el 91



fin de estimar los principales indicadores del merca-do laboral colombiano (Departamento Administrativo Nacional de Estadística – DANE, 2020c).

Lo anterior permitió seleccionar la población ocupa-da en el territorio nacional, según ramas de actividad mediante la clasificación CIIU 4 A.C, en los últimos quince años (2005-2020); calculando como valor repre-sentativo el promedio de las publicaciones mensuales, diferenciadas por ocupados, según rama de actividad económica como se expone en la Tabla 3.

Tabla 3. Factores que conforman la tasa de ocupación nacional por ramas de actividad económica.

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Factor Clasificación Nombre

Mac

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Ocupación total nacional

Ocupados según ramas de actividad económica,

total nacional

CIIU Rev. 4 A.C.

A Agricultura, ganadería, caza, silvicultura y pescaB Explotación de minas y canterasC Industria manufacturera

D + E Suministro de electricidad, gas y aguaF Construcción

G + I Comercio, hoteles y restaurantesH Transporte, almacenamiento y comunicacionesK Intermediación financieraL Actividades inmobiliarias, empresariales y de alquilerQ Servicios comunales, sociales y personales

Fuente: elaboración propia a partir de la clasificación de datos siniestrados por el DANE.

4.2.1.2 Análisis de la oferta mediante evaluación de factores externos relacionados al sector de la construcción

La oferta en los IEAC se establece mediante la eva-luación de recursos materiales reasentados en la producción de cemento, como material esencial de la

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construcción en cualquier obra civil o edificación. Este último es el segundo factor que integra la oferta, pre-sentada en la actividad edificadora según el IEAC y establecida mediante el Censo a Edificaciones (CEED). Estos dos factores se definen a continuación.

• Estadísticas del cemento gris

El DANE proporciona información mensual sobre la evolución de la producción y despachos nacionales de cemento gris, incluyendo la totalidad de las empresas cementeras a partir del 2009 cuando finalizaron las operaciones del Instituto Colombiano de Productores de Cemento (ICPC), definida como una entidad gre-mial sin ánimo de lucro que realizaba asistencia técnica y estrategias promocionales para fomentar la industria del cemento, la cual evaluaba la dinámica ce-mentera basada en algunas compañías productoras.

No obstante, a partir del 2009, el DANE asumió la pro-ducción de las estadísticas del cemento gris, realizando un censo a todas las empresas cementeras del país. De modo que la información obtenida se evaluará en un periodo de diez años (2010-2020), mediante los boleti-nes mensuales denominados Estadísticas de Cemento Gris (ECG), estimando un valor anual a través de la sumatoria de las cantidades ofertadas y demandadas mensualmente, considerando la producción total y la oferta evaluada en toneladas producidas y comerciali-zadas. Este desglose se expone en la Tabla 4.

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Tabla 4. Factores que conforman las estadísticas del cemento gris en Colombia.

Indicador Factores Clasificación Nombre

OfertaDespacho y

producción de cemento gris

Toneladas/ año

Total producidoDespacho a concreteras

Despacho para comercializaciónDespacho a constructores y contratistas

Despacho a otros

Fuente: elaboración propia a partir de la información suministrada por el DANE

• Censo de edificaciones (CEED)

El DANE diseñó e implementó el Censo de Edificaciones (CEED) como una operación estadísti-ca para determinar trimestralmente el estado actual de la actividad en construcción de edificaciones para establecer su composición, evolución y producción; convirtiéndose en uno de los insumos principales para el cálculo del PIB del subsector edificador. Esta evalua-ción permitirá establecer el comportamiento histórico de la demanda mediante el análisis estadístico por pa-nel longitudinal, que permite el seguimiento de las áreas utilizadas para la construcción de edificaciones y las caracteriza por sus diferentes estados de obras.

Además, se han realizado cambios en la medición del CEED, posterior a su creación en el 1996, gracias al aumento de cobertura a partir del 2000, que inclu-yó el área de Armenia con el propósito de realizar un seguimiento a los procesos de reconstrucción, debido al sismo acontecido el 25 de enero de 1999. Esta zona es sumada a las seis áreas con diecisiete municipios de aquella época. Por lo anterior, debido al alcance tempo-ral de la presente investigación, se utilizará la medición que incluye 7 áreas con el fin de evaluar un rango de quince años (2005-2020), promediando los informes tri-mestrales para obtener un valor anual representativo y

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el análisis de la oferta, mediante la estimación de fac-tores relacionados con la construcción de edificaciones. Estos se discriminan en la Tabla 5.

Tabla 5. Factores que conforman la construcción de edificaciones en Colombia.

Evaluación en la

construcción de

edificaciones

Estado de la obra (m2)Área (m2)

aprobada para construcción

Unidades de vivienda aprobadas

para construcción

Cobertura de las obras

Cinco áreas urbanas y dos metropolitanas Licencias en 77 municipios

Tipo de obra

Obras culminadasVivienda

Total Total

Obras en proceso

Obras nuevas VIS VISContinúan en proceso No VIS No VIS

Reinició proceso Otros destinosTotal proceso Total

Obras paralizadas o inactivas

Obras nuevasContinúan paralizadas

Total paralizadasFuente: elaboración propia a partir de la información suministrada por el DANE.

4.2.2 Estudio de la demanda mediante evaluación de factores externos relacionados al sector de la construcción

Para definir los bienes o servicios que los productores y consumidores han adquirido durante un periodo de-terminado, se logra inferir en la necesidad percibida, alternativas e ingresos disponibles de los demandan-tes para establecer comportamientos y efectos en el comercio de materiales y bienes relacionados con el sector de la construcción. A continuación, se expone la discriminación de los factores que permiten vislum-brar el comportamiento de la demanda del sector a partir del IEAC. 95



4.2.2.1 Concreto premezclado

El concreto es considerado uno de los insumos más importantes para el sector de la construcción en la ma-yoría de obras civiles (carreteras, puentes, represas, etc.) y la construcción de edificaciones, en sus prime-ras etapas constructivas. Asimismo, es un indicador idóneo para establecer la demanda, abarcando la ma-yoría de obras civiles y edificación en Colombia. Así, el DANE ha formulado las estadísticas de su deman-da y ha constituido un potencial indicador del sector. Este se ha consolidado mediante la investigación en las principales empresas industriales dedicadas a esta actividad, las cuales se estima que cubren al menos el 95% de la producción total de concreto premezclado.

El objetivo de la encuesta es proporcionar información sobre la evolución de la producción mensual de con-creto por destino (vivienda, obras civiles, edificaciones y otros). Por ello, se ha considerado la información es-tadística suministrada por el DANE, la cual recaba y formula boletines mensuales desde el año 2010, cal-culando un valor anual representativo, al sumar la información mensual de producción a diferentes des-tinos. La Tabla 6 expone dichos factores relacionados con la demanda de concreto premezclado.

Tabla 6. Factores que conforman la demanda de concreto premezclado en Colombia.


Demanda Demanda de concreto premezclado Toneladas/ año

ViviendaVIS

No VISTotal

Obras CivilesEdificaciones

Otros*Total

Fuente: elaborado a partir de la información suministrada por el DANE.


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4.2.2.2 Créditos hipotecarios y cartera de vivienda

El DANE, apoyado y trabajando con entidades finan-cieras como la Superintendencia Bancaria de Colombia y el Instituto Colombiano de Ahorro y Vivienda (ICAV), entre otras instituciones y gremios en convergencia con entidades internacionales, ha cons-truido el diseño metodológico de Cartera Hipotecaria de Vivienda (CHV) (Departamento Administrativo Nacional de Estadística – DANE, 2019). El cual permite medir la evolución del sistema financiero colombiano y la ampliación de las estadísticas que ofrece al país periódicamente, creando espacios interinstitucionales necesarios para su evaluación. La metodología imple-mentada se divide en tres partes:

• Identificación de las variables de estudio de la investigación.

• Análisis de las entidades financiadoras de vivienda y creación de un método estadístico que permitiera la coherencia de las entidades que conforman la co-bertura institucional.

• Proceso de validación de la información de las entidades que son vigiladas y reguladas por la Superintendencia financiera, mediante el contraste de la información reportada al DANE y la conte-nida en el Plan Único de Cuentas (PUC), que fue suministrada por la misma Superintendencia.

Los resultados se exponen en boletines trimestrales, evaluados en quince años (2005-2020), tomando como valor representativo anual el promedio de los valores trimestrales, para los distintos factores que componen la dinámica de la demanda de créditos y cartera de vi-vienda, expuesta en la Tabla 7.

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Tabla 7. Factores que conforman los créditos y cartera hipotecaria en Colombia.


DemandaCréditos y cartera

hipotecaria

Valor de créditos desembolsados para la compra de vivienda

Vivienda nueva y lotes con servicios

Vivienda usadaSaldo de capital total, según

cartera vigente y vencida total nacional

Cartera Vigente

Cartera Vencida

Créditos otorgados según rango de vivienda, número

VISNo VIS

Viviendas financiadas, unidadesVivienda nueva y lotes

con serviciosVivienda usada

Número de créditos, según cartera vigente y vencida total nacional

Cartera Vigente

Cartera Vencida


4.2.2.3 Estudio de los índices y precios relacionados con el sector de la construcción

Parte de los Indicadores Económicos Alrededor de la Construcción (IEAC) se desglosan en precios e índices, conformados para facilitar la evaluación de variables relacionadas con el comportamiento del sector. Estos índices son variados en relación con las diferentes ramas de la construcción y sus particularidades e in-cidencias en la economía colombiana. Por lo tanto, se hace la diferenciación de los mismos para su análisis, como se resume en la Tabla 8.

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Tabla 8. Factores que conforman los índices y precios relacionados con el sector de la construc-ción en Colombia.

Indicador Factores Clasificación NombreIn

dica

dore

s y p

reci

os

Índice de costos de construcción

de viviendaICCV

Total ICCVMateriales

Mano de obra

Maquinaria y equipo

Índices de precios a la producción

IPP

_Total IPPMateriales de construcción

Producción nacional

Agricultura, ganadería y pescaMinería

Industria

Oferta interna

Oferta InternaAgricultura, ganadería y pesca

MineríaIndustria

Procedencias

Producidos para Consumo Interno

ImportadosExportados

Índice de precios a

vivienda nueva

IPVN Ciudades TotalApartamentos

CasasTotal_ Nacional

Índice de costos a la

construcción pesada

ICCP Total ICCPCanasta General de Equipos

Canasta General de MaterialesCanasta General de Transporte

Canasta General de Mano de obraCanasta General de Costos indirectos

Grupos de obra para explanaciónGrupos de obra para Sub bases y bases

Grupos de obra para Transporte de materialesGrupos de obra para Aceros y elementos metálicosGrupos de obra para Acero estructural y cables de

aceroGrupos de obra para Concretos, morteros y obras

variasGrupos de obra para Concreto para estructura de

puentesGrupos de obra para Pavimentaciones con asfalto


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A continuación se definen los diversos índices del sec-tor de la construcción:

• Índice de Precios de Vivienda Nueva (IPVN)

El Índice de precios de vivienda - IPVN es una in-vestigación estadística formulada por el DANE, que permite medir la variación porcentual promedio de los precios de venta de la vivienda nueva en proceso de construcción. El IPVN se formula a partir del Censo de Edificaciones –CEED– como se expone en la formula-ción de los factores que determinan algunos de estos índices, con el fin de obtener el valor de la producción de obras en un momento determinado.

Este indicador mide la evolución trimestral de los pre-cios de viviendas nuevas, al construir un índice de precios superlativo de Fisher, utilizando como base el IV trimestre de 2006, y manteniendo como información primaria la base de microdatos del CEED. Lo anterior es utilizado para construir la serie histórica del indica-dor a partir del primer trimestre de 1997. Los métodos utilizados para la construcción de los índices de pre-cios fueron Laspeyres y Paasche, para así calcular el índice ideal de Fisher (Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE, 2020).

• Índice de costos de la construcción de vivienda (ICCV)

El Índice de Costos de la Construcción de Vivienda (ICCV) es una operación estadística formulada y publicada por el DANE, con el fin de observar el com-portamiento de costos en los principales insumos utilizados en la construcción de vivienda. Este indica-100


dor constituye un importante punto de referencia para la actualización de presupuestos, contratos y demás aspectos relacionados con la evolución de los precios de la construcción de vivienda.

Adicionalmente, se ha convertido en una herramienta importante para entidades y gremios como la Cámara Colombiana de la Construcción (CAMACOL), que bus-ca analizar temas inherentes de la economía del país, hacer proyecciones y precisar las perspectivas del sec-tor de la construcción (Departamento Administrativo Nacional de Estadística – DANE, 2020d).

• Índice de Costos de la Construcción Pesada (ICCP)

Se define como un indicador de la actividad constructi-va de carreteras y puentes, implementando maquinaria y equipo especializado, de tamaño relativamente gran-de e incluye la utilización de insumos específicos del sector. Igualmente, es utilizado por el Ministerio de Transporte con el fin de involucrar a todas aquellas instituciones que ejecutan y controlan obras civiles en el país. Además de incluir un número importante de tipos de obras de infraestructura, ya que cada una de ellas demanda el empleo de insumos particulares. Este indicador se conforma únicamente con la canasta de insumos requeridos para la construcción de carreteras y puentes (Departamento Administrativo Nacional de Estadística – DANE, 2020a).

• Índice de Precios a la Producción (IPP)

Es un indicador económico que presenta la varia-ción promedio de precios de una canasta de bienes representativa de la producción nacional, con el fin 101



de analizar coyunturas y detectar canales de trans-misión inflacionarios. Lo que permite estudiar el comportamiento de los precios de los productos desde el momento en el que ellos ingresan a los canales de comercialización. Este indicador tiene el propósito de medir los cambios en los precios de una canasta de bie-nes representativa de la oferta interna de la economía en la primera etapa de comercialización, que especifi-ca la producción de Materiales de Construcción como indicativo de la dinámica del sector en la producción nacional (Departamento Administrativo Nacional de Estadística – DANE, 2020b).

4.2.3 Propuesta de implementación

Con el fin de establecer el impacto y relaciones de los factores externos con el sector de la construcción, se procede a reducir la cantidad de factores anterior-mente expuestos a pocos con significancia, a través de la evaluación de la importancia de dichas activida-des económicas mediante el análisis de componentes principales (PCA por sus siglas en inglés), el cual con-siste en reducir la dimensionalidad de un conjunto de datos compuesto por un gran número de variables in-terrelacionadas, conservando al mismo tiempo y en la medida de lo posible, la variación presente en el con-junto de datos que confluyen en una gran cantidad de información.

De modo que este tipo de análisis permite depurar y determinar aquellos factores que más se correlacionan, transformándolos en un nuevo conjunto de variables que integran los componentes no correlacionados y su ordenamiento. Los primeros retienen la mayor parte de la variación presente en todas las variables origi-nales (Jolliffe, 2010). Las herramientas utilizadas para

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dichos análisis son los entornos y lenguaje de progra-mación con un enfoque al análisis estadístico conocido como R, el cual es un software libre y útil para este enfoque metodológico. Además, se utilizarán las he-rramientas de digitación de textos para presentación de información resultante.

4.2.4 Proceso de implementación

El análisis por PCA permite resumir y visualizar la información en un conjunto de datos que contiene observaciones descritas por múltiples variables cuan-titativas interrelacionadas. Cada variable podría considerarse como una dimensión diferente, ya que cada una representa una propiedad o factor de com-portamiento del sector de la construcción. Por lo tanto, el PCA se utiliza para extraer la información importan-te de una tabla de datos multivariados y para expresar esta información como un conjunto de pocas variables nuevas llamadas componentes principales.

Estas nuevas variables corresponden a una combina-ción lineal de las originales. El número de componentes principales es menor o igual que el número de varia-bles originales. La información de un determinado conjunto de datos corresponde a la variación total que contiene. Entonces, el objetivo del PCA es identificar las direcciones (o componentes principales) a lo lar-go de las cuales la variación de los datos es máxima. En otras palabras, el PCA reduce la dimensionalidad de un dato multivariado a dos o tres componentes principales, que pueden ser visualizados gráficamen-te con una mínima pérdida de información (Jollife & Cadima, 2016; Jolliffe, 2010; Kassambara, 2017a).

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El resultado final se observa en diagramas de dis-persión cuantitativa de los factores evaluados. Los primeros componentes principales son convertidos a distancias en términos de similitud, permitiendo la realización de clústeres y patrones de interpretación, utilizando las correlaciones con las variables origi-nales, estableciendo las similitudes entre el sector de la construcción como actividad económica y su im-pacto y relación en otras actividades de producción en Colombia.

4.3 Análisis de correlación

4.3.1 Distancias euclídeas

Es una regla para establecer similitudes de comporta-miento de variables o sus métricas. Se relaciona con el sistema de puntos con coordenadas de los PCA, que se ordenan en un conjunto o matriz para representar las similitudes y diferencias entre todos los factores, mediante distancias euclídeas para cada combinación de los mismos.

Posteriormente, es seleccionado el componente princi-pal más significativo según el contexto e importancias en la identificación de factores relacionados con el sector de la construcción, junto con una función de distancia que conforma un conjunto llamado espacio euclidiano, como un caso especial de espacio métrico. Además, este espacio puede ser interpretado geomé-tricamente, ya que la distancia de los puntos de un espacio cartesiano son el resultado que suelen repre-sentarse en dos o tres dimensiones en la mayoría de los casos (Borg, Groenen, & Mair, 2018; Pérez López, 2004).

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La estimación de distancias euclídeas corresponde a todas las combinaciones de las coordenadas de las di-mensiones o componentes principales, proporcionados por una matriz que permite evaluar correlaciones entre factores y reducción de variables, al integrar aquellas distancias nulas o poco significativas. Además, permi-te establecer una correspondencia máxima entre las proximidades de las coordenadas, al denotar la simi-litud de comportamiento. Contrariamente, hay poca correlación con altas distancias (Pérez López, 2004).

4.3.2 Matriz de correlación de Pearson

El coeficiente de correlación producto-momento de Pearson es una medida estadística del ímpetu de una relación lineal entre dos variables. Los valores positi-vos describen una correlación lineal cercana y valores negativos, una correlación lineal lejana. El valor de 0 establece que no hay correlación lineal y cuando los valores obtenidos se acercan al valor uno (1) o menos uno (-1), más fuerte será la correlación lineal (Chee, 2018). Este análisis permite el establecimiento de va-riables con mayor relación como parámetro de salida y elimina aquellos que de entrada están interrelaciona-dos (Jayaweera & Aziz, 2018).

4.4 Análisis de validación

Los análisis centrados en el uso del PCA permiten cuantificar los patrones de abundancia de las espe-cies covariantes dentro de los grupos que integran los IEAC. Además, el análisis arroja un vector de coefi-cientes que representa las correlaciones de la muestra entre las variables y cada componente. Estos vectores suelen denominarse cargas de componentes o factores

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(Tabachnick & Fidell, 2013). Por lo anterior, se imple-mentaron pruebas que evalúan estas varianzas para validar la pertinencia del PCA. Estas se describen a continuación:

4.4.1 Prueba de esfericidad de Barlett

Es utilizada para determinar si las variables depen-dientes están significativamente correlacionadas mediante la prueba de hipótesis nula, comprobando si la matriz de identidad no se relaciona con la matriz de correlación, con base en la siguiente formulación:

• H0: la matriz de correlación es una matriz de identi-dad (el análisis factorial es inapropiado).

• H1: la matriz de correlación no es una matriz de identidad (el análisis factorial es apropiado).

Cuando la matriz de correlación es similar a la matriz de identidad significa que cada variable se correlacio-na solo con ella misma. De esta manera, cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, más probable es que esta prueba sea significativa. (Ayuni & Sari, 2018; Cramer & Howitt, 2004; Denis, 2020).

4.4.2 Prueba de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)

Representa la correlación cuadrada entre las variables desde cero (0) a uno (1) y puede calcularse para va-riables individuales o múltiples. Un valor de 0 indica que la suma de las correlaciones parciales es grande en relación con la suma de las correlaciones totales, indi-cando la propagación en las pautas implementadas en las correlaciones (es probable que el análisis factorial sea inapropiado). Un valor cercano a 1 indica que las

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pautas de correlación son relativamente compactas y, en consecuencia, el análisis factorial debería dar lugar a factores distintos y fiables (Field, 2018; Wiesen, 2019).

4.5 Análisis de los factores macroeconómicos del sector de la construcción

4.5.1 Análisis de indicadores macroeconómicos

Los indicadores macroeconómicos hacen parte de las estadísticas que evalúan una actividad económica, permitiendo el análisis del desempeño económico jun-to con fenómenos externos evaluados en contexto. Los cuales permiten generar una visión en prospectiva y en similares sucesos. Como parte de estos indicado-res se destaca el PIB desde varios enfoques y el VAC como parte de la producción que genera a nivel global el sector de la construcción, los cuales se analizan a continuación.

4.5.1.1 Análisis de la producción nacional

El análisis del PIB desde un enfoque de produc-ción (Departamento Administrativo Nacional de Estadística – DANE, 2019d) se constituye por las doce principales ramas de la actividad económica, definidas por el DANE como aquellas actividades intervinien-tes en la creación de bienes y servicios destinados a satisfacer directa o indirectamente las necesidades humanas. La revisión de la productividad por estas actividades en los últimos quince años se expone en la Figura 14. Lo anterior brinda un panorama global del desempeño de estos sectores, junto con el impacto de fenómenos externos, su incidencia en la economía y en el desempeño organizacional.

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ambiental

Comercio al por mayor y al por menor

Administración pública y defensa;planes de seguridad social

Industrias manufactureras

Actividades inmobiliarias

Actividades profesionales, científicas ytécnicas

Construcción

Actividades agropecuarias

Explotación de minas y canteras

Actividades financieras y de seguros

Información y comunicaciones

Servicios públicos domiciliarios,gestion de residuos y saneamiento

Figura 14. Valor agregado por actividad económica según las secciones CIIU Rev.4-A.C. 12 agrupaciones.

Fuente: elaboración propia a partir de datos del DANE.

En general, los principales indicadores de la econo-mía colombiana son el comercio al por mayor y al por menor, la administración pública y la industria de manufactura (G+H+I). Estas tres agrupaciones gene-ran aproximadamente el 55% de la producción bruta colombiana, evaluándose mediante el coeficiente de determinación (R2), el cual se interpreta como la pro-porción de la variación total en la evaluación de las variables dependientes respecto a su media, explica-da por el modelo de regresión lineal, donde valores de R2 iguales a 1 significan un ajuste lineal perfecto. Una correlación no lineal se toma cuando los valores de R2 son menores a 0,9 y el valor 0 indica la no re-presentatividad del modelo lineal, suponiendo que el modelo no explica los cambios de la variable depen-diente (Martínez Rodríguez, 2005).

Por lo anterior, mediante modelos lineales se estableció en la actividad G+H+I una participación promedio de 108


18,8% y una tasa de crecimiento aproximada de 1339,92 millones de pesos anuales, mediante el indicador de correlación lineal R2, equivalente a 0,98. El segundo lu-gar lo ocupa la administración pública, defensa, planes de seguridad social, educación, actividades de aten-ción de la salud humana y servicios sociales (O+P+Q) con el 16,9% a finales de 2019 y un crecimiento lineal de 1306,9 millones de pesos por año (R2=0,98). En tercer lugar, se encuentra la industria manufacturera con el 13,9% de la producción total en el país, en el 2019, de-notando mucha variabilidad (R2=0,89).

Consiguientemente, las actividades inmobiliarias se mantienen en una cuarta posición, con un 9,27% de participación y un crecimiento constante de $527,7 mi-les de millones de pesos por año (R2=0,99); cercanas entre sí se encuentran las actividades profesionales, científicas y técnicas con 8,0% de participación en 2019. El sector de la construcción ha ocupado el quinto lugar en producción y su comportamiento tiende a ser cons-tante con un crecimiento aproximado de $567,5 miles de millones de pesos por año (aproximadamente 162 millones de dólares) en concordancia con los demás sectores que conforman la economía colombiana.

Las actividades agropecuarias de agricultura, ganade-ría, caza, silvicultura y pesca aportan un 5,83% de la producción total. No obstante, este sector ha tenido un comportamiento variable en los últimos 15 años obser-vándose en un crecimiento poco constante, el cual se estima en $ 350,5 miles de millones de pesos por año (R2= 0,88). Subsiguientemente, las actividades relacio-nadas con explotación de minas y canteras aportan un 5,11% de la producción total a finales del 2019. No obs-tante, este sector ha aportado ingresos netos de hasta el 1,4% al Producto Interno Bruto (PIB), resultado de

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los dividendos en su exportación (Guzmán-Finol & Estrada, 2016; Marina & Arévalo, 2015; Restrepo, 2017). Sin embargo, al compararse con un modelo lineal, el comportamiento de este sector no es constante en los últimos 15 años y es la actividad económica con mayor variabilidad, estimada en una tasa anual de $350,5 mi-les de millones de pesos por año (R2=0.62).

Asimismo, las actividades financieras y de seguros han aportado el 2,95%. No obstante, a diferencia de las anteriores actividades económicas, su crecimiento ha sido constante en los últimos 15 años aportando $481,14 miles de millones de pesos por año (R2=0.99), mayor que el crecimiento de las actividades inmobiliarias. Por último, las actividades relacionadas con información y comunicaciones, aportan 3,37% al PIB; las activi-dades de servicios públicos domiciliarios, gestión de residuos, saneamiento ambiental aportaron el 3,05%; y las actividades artísticas, entretenimiento, recreación y otras un 2,47%. Estas actividades se han mantenido constantes, con tasas de producción anuales de 135,85 miles de millones de pesos por año (R2=0,98), $218,4 miles de millones de pesos por año (R2=0,92) y 167,6 miles de millones de pesos por año pesos (R2=0,98), respectivamente. Desde otras perspectivas, la Figura 15 expone el porcentaje de participación de estos secto-res económicos alrededor de la producción total.110

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(%)

Comercio al por mayor y al por menor

Administración pública y defensa; planesde seguridad social

Industrias manufactureras

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Actividades profesionales, científicas ytécnicas

Construcción

Actividades agropecuarias


Actividades financieras y de seguros

Información y comunicaciones

Servicios públicos domiciliarios, gestion deresiduos y saneamiento ambiental

Actividades artísticas, entretenimiento yrecreación y otras

Figura 15. Porcentaje de participación del PIB de un enfoque de producción según CIIU Rev. 4 A.C. 12 agrupaciones.


En general, todas las actividades económicas han crecido en los últimos 15 años, algunas de manera constante como las actividades con mayor producción en el país. No obstante, su crecimiento y participación en la producción nacional han fluctuado dado el invo-lucramiento con otras economías, cambio de políticas económicas por gobiernos de turno, entre otras. En la Figura 14 y la Figura 15 se observan periodos destaca-dos, el primero a inicio del 2008, el cual se relaciona con la crisis financiera internacional o “Gran Recesión”.

El impacto económico generado en Colombia se ob-serva claramente a inicios del 2008, registrando una inesperada caída del PIB (-2,5%) mayor a 5 puntos en comparación con el PIB registrado en 2007 (7,5%), su-perando los pronósticos establecidos y la caída en los 111



sectores productivos tradicionales, deterioro del mer-cado laboral y el complejo panorama internacional anteriormente expuesto (Mesa C. & Aguirre B., 2008).

Es clara la disminución de participación de la industria manufacturera en la economía, la cual crecía sosteni-damente hasta la crisis del 2008, cuando la producción industrial cayó y desde ese entonces su recuperación ha sido débil. Este comportamiento fue generado por la crisis financiera mundial y el cierre del comercio con Venezuela. Además, en este periodo el comercio internacional cayó sustancialmente y su reciente cre-cimiento se ha registrado a tasas menores que las registradas antes de esta crisis. Sin embargo, aporta al PIB el tercer mayor crecimiento por actividad econó-mica (Uribe, 2014).

Paralelamente, la Figura 14 y la Figura 15 exponen que las mayores variaciones en las actividades de pro-ducción se relacionan con la explotación en minas y canteras, influenciadas a su vez con el mercado global. El cual ha impactado la economía colombiana a partir del 2014, generando variaciones en la economía mun-dial, alta volatilidad en los mercados y disminución del crecimiento económico (International Monetary Fund (IMF), 2019b; World Bank Group, 2019a). Esto ha endurecido y reducido las condiciones financieras, debilitando el estímulo fiscal, el cual sostiene la inver-sión, construcción de obras civiles y ha impactado la industria manufacturera, entre otros sectores de la eco-nomía (Investigaciones Económicas Corficolombiana, 2019; World Bank Group, 2019a).

En Colombia se observa claramente que a inicios del 2008 (Figura 14 y Figura 15), el sector de la cons-trucción varió en 14%, superando los pronósticos

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establecidos. Esta relación causal se puede configurar como consecuencia de la caída en los sectores produc-tivos tradicionales y deterioro del mercado laboral, exponiendo que este sector fue el de mayor propensión, dadas sus características particulares (inestabilidad laboral, variabilidad de capacidades económicas, capa-cidades en su gestión, etc.) y su alta dependencia del sector público (Mesa C. et al., 2008).

Sin embargo, y gracias a esta dependencia, el sec-tor se recuperó rápidamente dada la capacidad de inversión que contaba el país, a causa de la capacidad institucional para amortiguar créditos de vivienda y el impulso de economías basadas en la extracción de materias primas (Zuleta, 2018). Así, las variaciones del sector inmobiliario fueron mínimas. De manera global, la variación de las principales actividades económicas en los últimos 15 años se observa en la Figura 16.

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saneamientoambiental

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Principales actividades económicas en Colombia

Figura 16. Diagrama de bigotes de las variaciones en producción de las principales ramas de la economía colombiana en el periodo 2005-2019.


113



Conforme lo establece la Figura 16, es posible identi-ficar algunos comportamientos relacionados con la producción, que conforman las principales ramas de la economía colombiana. Las cuales no son homo-géneas y algunas como las actividades que menos recursos aportan a la producción nacional han tendido a proporcionar valores constantes, a diferencia de las actividades agropecuarias. Estas últimas han tendido a la variación en mayor proporción que otras activi-dades económicas. Esto puede ser explicado de forma genérica por las variables políticas de fomento al agro, junto con la inestabilidad en el empleo, dada la gran cantidad de trabajo informal y baja calidad. Además, impacta a este sector la poca tecnificación, generando ingresos y producciones volubles, precarios y aumen-to en los niveles de pobreza. Otras actividades como las científicas y profesionales, relacionadas con el aparato empresarial pymes, tienden a estar por deba-jo de la media.

Por otra parte, las actividades estatales, al igual que las actividades profesionales, tienen una alta variabi-lidad y su producción se sitúa por encima de la media, relacionándose con la mayor destinación de recursos públicos a las ramas del Estado, como consecuencia de mayores ingresos y políticas de desarrollo.

• Componentes principales del PIB desde un enfo-que de producción

Del conjunto de datos que componen el análisis del periodo 2005-2019, mediante el análisis de compo-nentes principales se obtuvieron 12 dimensiones; sin embargo, es necesario analizar los primeros resulta-dos (Dimensión uno) y encontrar patrones de interés, mediante la evaluación de los valores propios, los

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cuales miden la cantidad de variación que vuelve a contener cada componente principal, estos se exponen en la Tabla 9.

Tabla 9. Valores propios de los componentes principales de los factores PIB producción.

Valores propios Dim. 1

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Dim.11

Dim.12

Varianza 11.30 0.51 0.08 0.04 0.03 0.01 0.012 0.005 0.002 0.001 0.001 0.000

Varianza (%) 94.20 4.29 0.69 0.30 0.24 0.11 0.10 0.04 0.02 0.01 0.006 0.001

Varianza acumulada (%) 94.20 98.49 99.18 99.48 99.72 99.83 99.92 99.97 99.98 99.9 100 100

Fuente: elaboración propia.

Los valores propios son grandes para los primeros PC (dimensión uno) y corresponden a las direcciones con la máxima cantidad de variación en el conjun-to de datos. Además, estos son pequeños para los PC siguientes (dimensión dos en adelante). Al examinar los valores propios, es posible determinar el número de componentes principales a considerar, establecien-do que dimensiones menores a 1 no son significativas, lo cual se muestra con mayor detalle en la Figura 17 y la Figura 18.

La proporción de variación explicada por cada valor propio se indica en el primer valor de los porcentajes de participación, correspondiente al 94,2% en el primer PC. El porcentaje acumulado se obtiene sumando las sucesivas proporciones de la variación hasta obtener el total del porcentaje del mismo. Así, alrededor del 98,5% de la variación es explicado por las dos prime-ras dimensiones.

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%)

Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5 Dim.6Dimensiones

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100

Varia

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cum

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a (%

)

Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5 Dim.6Dimensiones

Figura 17. Porcentaje de varianzas de componentes principales de PIB producción.

Figura 18. Varianza acumulada de componentes principales para PIB producción.


0123456789

10

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H +

I C L

O +

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N A B K J

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Factores

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D +

E

R +

S +

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Factores

Con

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ción

(%)

Figura 19. Contribución de factores que componen el PIB producción, dimensión uno.

Figura 20. Contribución de los factores que componen el PIB producción, dimensión dos.


Asimismo, las contribuciones para explicar la variabili-dad en un determinado componente principal o factor se expresan en porcentaje, donde las variables que se correlacionan con PC1 (dimensión uno o Dim.1) son las de mayor importancia para explicar la variabilidad en el conjunto de datos. Las variables que no se correla-

116


cionan con ningún PC o con las últimas dimensiones son variables con una contribución baja y podrían eliminarse para simplificar el análisis general. La con-tribución de las variables en la dimensión uno y dos se exponen en la Figura 19 y la Figura 20.

La Figura 19 y la Figura 20 relacionan las variaciones de los sectores económicos que conforman el PIB des-de un enfoque de producción. En la dimensión uno, las contribuciones son similares con valores menores al 8%. No obstante, las actividades mineras (clasificación CIIU=B) y actividades agropecuarias (Clasificación CI-IU=A) contribuyen con menor significancia (entre un 7,5% y 6,5%), las cuales se diferencian de los demás sec-tores económicos, gracias a sus variaciones en el rango 2005-2019, expuesto con anterioridad.

Además, estos dos factores contribuyen entre el 30% al 60%, a diferencia de los factores restantes (menos de un 10% de contribución) en la dimensión dos. Sin embargo, la varianza en la dimensión dos es poco sig-nificativa (0.51), en contraste con una visión práctica, la cual tiende a evaluar los primeros componentes prin-cipales para encontrar patrones de interés en los datos (Kassambara, 2017b). La contribución de las activida-des A y B, junto con los demás sectores de la economía, están representados en el sistema de coordenadas X-Y, según se ilustra en la Figura 21.

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-1,2 -0,8 0-0,4 0,4 0,8 1,2

Dim

.2 (4

.28)

%

Dim.1 (94.2)%

G + H + I

CO + P + Q

LM + NFABJD + ER + S + TEnvolvente

Figura 21. Correlación variable de los factores que componen el PIB producción según clasificación CIIU 4 rev.


El gráfico de correlación muestra las relaciones entre todos los factores que componen el PIB desde un enfo-que de producción, donde las variables con correlación positiva se agrupan (todos los factores). Las variables A y B se alejan con poca significancia de los factores restantes en correlación con su aporte en el PC1 y PC2. La distancia entre las variables y el origen mide la ca-lidad de las variables en el mapa de factores, las cuales son similares.118


4.5.1.2 Análisis de los gastos nacionales

Los gastos finales generados por consumidores e insti-tuciones dentro del territorio nacional se desglosan en diferentes clasificaciones internacionales y son homo-logadas por el DANE, como se explica en el capítulo 4.2.1. Esta discriminación involucra el consumo de ho-gares, instituciones sin ánimo de lucro, la inversión de empresas y familias, el gasto en consumo final del sec-tor público y las exportaciones e importaciones. Esto permitió identificar el impacto del consumo interno en la evolución económica del país en un periodo de 15 años, en función de los cambios generados por fenó-menos globales e internos. Estos resultados se exponen en la Figura 22.

0

50000

100000

150000

200000

250000

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

Periodo (años)

Gast

os (m

iles

de m

illon

es d

e pe

sos

a pr

ecio

co

nsta

ntes

)

Demanda internaGasto de consumo finalFormación bruta de capitalExportacionesImportaciones

Figura 22. Desglose del PIB desde un enfoque de gastos en el periodo 2005-2019.


Al igual que el desglose de los fenómenos en la va-riación de la producción nacional, la gran recesión mundial en el 2008 y la caída de los precios interna-cionales en el 2014 tuvieron un impacto negativo sobre los ingresos de la Nación, reflejado en el aumento del 119



déficit y la deuda del gobierno, debido al sustento fis-cal producto del aumento de las rentas petroleras, alcanzando el 20% de las rentas de la Nación en el 2013; como resultado de la disminución de los precios internacionales del crudo que se redujo drásticamente en los años 2015 y 2016 (Melo Becerra, 2017).

1500

6500

11500

16500

21500

26500

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

Alimentos y bebidasno alcohólicas

Alojamiento, agua, electricidad, gas y otros combustibles

Transporte

Bienes y servicios diversos


Restaurantes y hoteles

Salud

Recreación y cultura

Muebles, artículos para el hogar y para la conservación ordinariadel hogar

Educación

Comunicaciones

Bebidas alcohólicas, tabaco yestupefacientes

Figura 23. Gasto de consumo final de los hogares en un periodo (2006-2020).


Para aliviar el impacto de estas políticas, se adoptaron algunas medidas tributarias en 2014 y 2016 y se mo-deró el crecimiento del gasto, lo cual se observa en la Figura 22, con el cambio de relación gastos/periodo. Si bien estas medidas permitieron manejar la situación fiscal, el impacto en la construcción es evidente, dada 120


la naturaleza dependiente de las políticas públicas de inversión, las cuales incluyen la formación bruta de capital que realiza el Estado (usualmente en forma de proyectos de infraestructura) (Espitia et al., 2018). Lo anterior se suma a la presión recurrente del gasto y las dificultades del Estado para aumentar de manera apreciable la carga impositiva. Así, estos cambios evi-dencian poca variación en los gastos de consumo final en los hogares, desglosados en la Figura 23.

Los gastos esenciales y básicos se mantienen constan-tes (de alimentación, alojamiento y servicios básicos) y son los de mayor cuantía, seguido por los de trans-porte, que se conciben como un gasto esencial y diferenciado, dada la intervención estatal para el acce-so a diferentes modos de transporte, junto con el logro de la sostenibilidad financiera de estos sistemas. Los cuales son difíciles de alcanzar simultáneamente, da-dos los grandes requerimientos en subsidios para que las tarifas sean asequibles en las personas de escasos recursos (Rivas, Serebrisky, & Suárez-Alemán, 2019; Rodríguez & Peralta, 2016). Otros gastos se mantienen constantes en diferente proporción. Sin embargo, los relacionados con prendas de vestir y calzado han va-riado considerablemente, aumentando su gasto a partir del 2010. No obstante, la industria manufacturera en el país ha decrecido, influyendo en la importación de este tipo de materiales para suplir el aumento en la deman-da, afectando la oferta nacional.

Comúnmente, los gastos de consumo, a excepción del transporte y salud (subsidiados en parte por el apara-to estatal), no exponen grandes variaciones. Es usual en las economías de mercado como la colombiana, en la cual existe una alta propensión al consumo, prin-cipalmente de bienes importados. Asimismo, el PIB

121

Jorg

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ón

Césa

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representa el resultado final de la actividad producti-va de las unidades de producción residentes, dividida en tres sectores económicos: extracción, manufactura y servicios. Esta última corresponde al sector de ma-yor crecimiento. Para algunos investigadores como Sarmiento Anzola (2020), esta dinámica es des-proporcionada.

El crecimiento continuo del gasto engloba las activi-dades relacionadas con los servicios no productores o transformadores de bienes materiales. Los cuales in-cluyen subsectores como comercio, comunicaciones, finanzas, turismo, hotelería, restaurantes, cultura, la administración pública, fuerzas armadas y policía, y los denominados servicios públicos (salud, educación, programas sociales), entre otros.

Desde la visión de la formación bruta de capital fijo, entendida como los gastos en edificación, equipamien-to, de transporte y determinados tipos de propiedad intelectual de una economía determinada (Urdaneta Montiel, Prieto Pulido, & Hernández Ariza, 2017), se destina una parte de la producción como capi-tal, utilizado como medida de la inversión neta bruta (adquisiciones menos enajenaciones) en activos de ca-pital fijo por empresas, gobierno y hogares dentro de la economía nacional. Estos gastos pueden ser formu-lados mediante el concepto de bien público. Los cuales no son ofrecidos por el mercado, debido a la inexisten-cia de una forma práctica de recaudo por su uso y se caracterizan por la obligatoria inclusión de su consu-mo a todos los individuos (principio de no exclusión) y su irreductibilidad en el consumo de otro individuo. Lo anterior hace que el costo marginal de agregar otro consumidor sea cero (principio de no rivalidad). Como ejemplo, estos gastos se han enfocado en la construc-

122

Las

diná

mic

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el se

ctor

de

la co

nstru

cció

n en

co

lom

bia,

una

revi

sión

desd

e sus

indi

cado

res

ción de infraestructura física de carreteras, puertos y aeropuertos (Melo Becerra, 2017). La Figura 24 expone la formación bruta de capital fijo en Colombia.

0

5000

10000

15000

20000

25000

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

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2015

2016

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2020

Periodo (año)

Gast

os e

n m

iles

de m

illon

es d

e pe

sos

a pr

ecio

s co

nsta

ntes

Otros edificios y estructuras

Maquinaria y equipo

Vivienda

Productos de propiedadintelectual

Recursos biológicoscultivados

Figura 24. Gastos generados por la formación bruta de capital fijo en Colombia.


La Figura 24 relaciona actividades del sector de la construcción que representan el gasto de inversión en el sector público para construir infraestructura, ya que esta necesidad se refleja en el rezago que tiene el país con los bienes de capital fijo (carreteras, ferrocarriles, puentes, edificaciones públicas, etc.). Esto se observa en la infraestructura de transporte, considerada como uno de los principales cuellos de botella para la com-petitividad del país. Estas falencias son nocivas para la industria, el agro, el comercio y demás sectores que conforman el aparato productivo, ya que reduce los flujos de comercio interno y externo. Además, dadas las condiciones de efectividad/costos, al implantar masivamente el transporte por carretera, se concentra 123



más del 70% del transporte de carga. Por esta razón, los gastos ocasionados son asumidos por los consu-midores, en coherencia con el gasto del transporte en Colombia (Clavijo et al., 2014).

Sumadas a las anteriores condiciones, la propensión de la inversión y gastos de formación bruta de capital fijo han dependido de las condiciones económicas exter-nas, dadas las políticas de exportación de recursos no renovables que han generado una variabilidad impor-tante en su inversión. Estos cambios se observan por el desglose de los activos fijos en la Figura 25.

-20

-10

0

10

20

30

40

2006

2007

2008

2009

2010

2011

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2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

Varia

ción

(%)

Periodo (años)

ViviendaOtros edificios y estructurasMaquinaria y equipoRecursos biológicos cultivadosProductos de propiedad intelectualTotal formación bruta de capital fijo

Figura 25. Variaciones anuales de los gastos por formación bruta de capital fijo.


• Componentes principales del PIB desde un enfoque de gastos

Del conjunto de datos que componen el análisis del PIB desde un enfoque de gastos en el periodo 2005-2020, mediante la realización del PCA, se evalúa la cantidad de variaciones contenidas en cada PC, estos se expo-nen en la Tabla 10.124


Tabla 10. Valores propios de los componentes principales de los factores PIB gastos.Valores propios

Dim.1

Dim2

Dim3

Dim4

Dim5

Dim6

Dim7

Dim8

Dim9

Dim10

Dim11

Dim12

Dim13

Dim14

Varianza 24.33 0.8 0.37 0.16 0.1 0.08 0.05 0.04 0.03 0.02 0.01 0.007 0.003 0.002Varianza

(%) 93.57 3.07 1.41 0.61 0.39 0.30 0.19 0.15 0.10 0.083 0.04 0.028 0.013 0.006

Varianza acumulada

(%)93.5 96.6 98.07 98.68 99.07 99.37 99.57 99.72 99.82 99.91 99.95 99.982 99.9 100


Las cuantías de los valores propios son grandes para los primeros PC, este se concentra en la primera di-mensión, estableciendo que las dimensiones con valores propios menores a 1 no son significativas. Lo cual se ilustra con mayor detalle en la Figura 26 y la Figura 27.

93,58

3,08 1,42 0,61 0,39 0,300

0,19102030405060708090

100

Varia

nza

(%)

Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5 Dim.6 Dim.7Dimensiones

93,58

96,66

98,07

90

92

94

96

98

98,68 99,07 99,38 99,57100

Varia

nza

acum

ulad

a (%

)

Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5 Dim.6 Dim.7

Dimensiones

Figura 26. Porcentaje de las varianzas de los componentes principales para PIB gastos.

Figura 27. Varianza acumulada de los componentes principales para PIB gastos.


Al igual que los valores obtenidos en los PC del PIB de producción, las variaciones explicadas por cada valor propio se indican en el primer valor de los porcentajes de participación, concentrados en la dimensión uno (Dim. 1 o PC1), correspondiente al 93,5% de la varia-ción del primer valor propio. El porcentaje acumulado en las tres primeras dimensiones con el 98,1% expone la poca significancia de las dimensiones restantes. 125



0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

Factores

Cont

ribuc

ión

(%)

Figura 28. Contribución de los factores que componen el PIB gastos en la dimensión uno.


0

5

10

15

20

25

Factores

Cont

ribuc

ión

(%)

Figura 29. Contribución de los factores que componen el PIB gastos en la dimensión dos.


Asimismo, las contribuciones y su variabilidad en los PC de la dimensión uno son semejantes, a excepción de aquellos factores que contribuyen con mayor cantidad en la dimensión dos con una variación de 0,8. Al igual que en las dimensiones restantes, las cuales no son sig-nificativas y es posible eliminarlas para simplificar el análisis general. La contribución de las variables en la dimensión uno y dos se exponen en la Figura 28 y la Figura 29.

126


La contribución de los factores que componen el PIB desde un enfoque de gastos son representados en el sistema de coordenadas X-Y, ilustrado en la Figura 30.

-1,2

-0,8

-0,4

0

0,4

0,8

1,2

-1,2 -0,8 -0,4 0 0,4 0,8 1,2

Dim

.2 (3

.07)

%

Dim.1 (93.57)%Gasto de consumo final

Exportaciones

Alimentos y bebidas no alcohólicas


Salud

Comunicaciones

Educación

Bienes y servicios diversos

Bienes no durables

Servicios

Otros edificios y estructuras

Recursos biológicos cultivados

Envolvente

Demanda interna

Formación bruta de capital

Importaciones

Bebidas alcohólicas, tabaco y estupefacientes

Muebles, artículos para el hogar y para la conservación ordinaria del hogar

Transporte

Recreación y cultura

Restaurantes y hoteles

Bienes durables

Bienes semidurables

Vivienda

Maquinaria y equipo

Productos de propiedad intelectual

Figura 30. Correlación variable de los factores que componen el PIB de gastos.


127



La Figura 30 expone la similitud de los vectores co-rrespondientes a los factores dentro de un sector muy estrecho, exponiendo una gran correlación, donde el ordenamiento de los vectores corresponde casi exacta-mente a un mismo comportamiento (Jolliffe, 2010).

4.5.1.3 Valor agregado del sector de la construcción (VAC)

El sector de construcción tiende a ser voluble, dada su naturaleza, manifestada en la variedad y amplitud de proyectos en términos de especialidad, tamaño, infraestructura, capacidad económica, su accionar li-mitado en el tiempo, soportada en una mano de obra y una alta dependencia del sector público. Este último se ha sustentado, en gran parte, por los dividendos gene-rados en la producción y exportación de combustibles fósiles (Ríos-Ocampo & Olaya, 2017).

El sector es sensible al cambio de políticas internas, el desempeño en la demanda y problemáticas en la ejecu-ción de proyectos. Estas problemáticas han influido en la desaceleración del sector desde mediados del 2016 e inicios del 2017. En estos periodos, el sector registró una contracción anual de -7,4% (Cámara Colombiana de la Construcci,ón (CAMACOL), 2019b; Departamento de Estudios Económicos y Técnicos, 2017b), relacio-nada con la variación del dólar, que afectó los costos de materias primas y repercutió en los precios de vi-vienda y la tasas de interés. Como consecuencia, se produjeron problemas de inversión, retrasos en la elaboración y finalización de proyectos, el aumento inesperado del nivel de endeudamiento y retrasos en las entregas; e impactó directamente el Índice de Costo de Vivienda (ICV) y en la reducción de su demanda (Dalia, Rodríguez, & Cárdenas, 2016).

128

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Por lo anterior, el sector de la construcción ha expe-rimentado variaciones de desarrollo notables que lo han mantenido en un crecimiento moderado, pro-ducto de los cambios y tendencias de producción en los subsectores que lo conforman. Por lo tanto, la inversión estatal ha sostenido exclusivamente la cons-trucción de carreteras, vías de ferrocarril, obras civiles y actividades especializadas, las cuales han crecido constantemente hasta superar la construcción de edi-ficaciones. Esta última tradicionalmente encabezaba la producción en el sector, sustentada principalmente por el sector privado y la demanda comercial (Moreno, Robayo, & Castro, 2014). Así, existe una oferta en el sec-tor de construcción de vías y obras civiles mayor que la oferta en construcción de edificaciones.

1000

2000

3000

4000

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8000

2006

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2011

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2015

2016

2017

2018

2019

2020

Periodo (años)

Prod

ucció

n (M

iles d

e mill

ones

de

peso

s)

Construcción de carreteras y vías de ferrocarril, de proyectos de servicio público y de otras obras de ingeniería civil

Construcción de edificaciones residenciales y no residenciales

Actividades especializadas para la construcción de edificaciones y obras de ingeniería civil (Alquiler de maquinaría y equipo de construcción con operadores)

Figura 31. Producción de los subsectores del sector de la construcción.


En razón de esto, se tiende a la adaptación de empresas y la migración de proyectos a formular, debido al in-cremento de inversión en proyectos de infraestructura civil, los cuales requieren mayor cantidad de recursos, por la presencia de economías de escala y alcance (de 129



Jorge Moreno et al, 2014). Este fenómeno se observa en la Figura 31, donde se expone la participación histó-rica de producción de los subsectores del sector de la construcción.

Por ende, existe la tendencia de invertir en obras civi-les con el fin de reactivar la economía. Estos cambios en las dinámicas del sector se observan en la Figura 31, que expone un incremento de hasta 23% en el 2014, auge de producción y exportación de combusti-bles fósiles. Contrariamente, se observa una reducción significativa posterior al 2015 como consecuencia de la caída de los precios del petróleo, junto con la pa-rálisis de obras causadas por el escándalo Odebrecht (Guzmán, 2018). Estos dos fenómenos golpean la inver-sión pública y generan una disminución temporal en el crecimiento del sector. Del mismo modo el subsector de edificaciones ha reducido su producción de manera constante a partir del 2016, reduciendo su producción a un 12%. Así, en los últimos años, el desempeño del sector se ha reducido, sin embargo, como parte de la estrecha relación con la inversión pública, la cons-trucción de obras civiles de carreteras es de nuevo reiniciada, observándose este cambio en un incremen-to en la variación anual de obras civiles como medidas para mitigar las tendencias bajistas en el sector de la construcción, como se observa en la Figura 32.

Sin embargo, en el 2019, se observó una caída de 1,5%, causada principalmente por el descenso del 7,0% en el subsector de edificaciones, el cual no es compensa-do por el crecimiento de un 8,8% de obras civiles. La pobre dinámica del subsector de edificaciones desde 2016 se configura como un lastre del crecimiento de la construcción, exhibiendo un deterioro significativo a partir del mismo año. Por lo tanto, es altamente pro-

130

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la co

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cció

n en

co

lom

bia,

una

revi

sión

desd

e sus

indi

cado

res

bable que el subsector edificador continúe registrando variaciones anuales negativas, dado que los fenóme-nos externos que propiciaron una disminución en la producción nacional como la reducción de divisas en las exportaciones de hidrocarburos, aumento del dó-lar y altas tasas de interés continúan. De este modo, la producción de obras de ingeniería civil presentan una recuperación lenta (Corficolombiana, 2019b). Por consiguiente, las empresas dedicadas a la formulación y ejecución de proyectos deben vislumbrar estas diná-micas, con el fin de adaptarse y buscar metodologías que permitan configurar mejores oportunidades ante las coyunturas encontradas en otros subsectores de la construcción.

-10

-5

0

5

10

15

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25

2007

2008

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2018

2019

2020

Tasa

de c

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iento

anu

al (%

)

Periodo (año)

Construcción de edificaciones residenciales y no residenciales

Construcción de carreteras y vías de ferrocarril, de proyectos de servicio público y de otras obras de ingeniería civil

Actividades especializadas para la construcción de edificaciones y obras de ingeniería civil (Alquiler de maquinaría y equipo de construcción con operadores)

Figura 32. Variaciones anuales de la construcción y sus subsectores.


• Componentes principales del VAC

Al evaluar los tres subsectores que componen el sector de la construcción en el periodo 2005-2020, mediante el análisis de componentes principales, la varianza se 131



muestra poco significativa y el resultado se expone en tres dimensiones o componentes principales en orden de importancia, los cuales se ilustran en la Tabla 11.

Tabla 11. Valores propios de los componentes principales de los factores que componen el subsector de la construcción.

Valores propios Dim.1 Dim.2 Dim.3Varianza 2.874 0.123 0.003

Varianza (%) 95.795 4.098 0.107Varianza acumulada (%) 95.795 99.893 100


La dimensión uno expone una varianza poco signifi-cativa, sin embargo, mayor a 1 (2,8), concentrándose en la primera dimensión. Las otras dimensiones se des-precian al considerar que los valores propios menores a 1 no son significativos. Lo cual se muestra con mayor detalle en la Figura 33 y la Figura 34.

95,80

4,100

0,1120

40

60

80

100

Dim.1 Dim.2 Dim.3

Varia

nza

(%)

Dimensiones

95,80

99,89

93

100,00

949596979899

100101

Dim.1 Dim.2 Dim.3

Varia

nza

acum

ulad

a (%

)

Dimensiones

Figura 33. Porcentaje de las varianzas de los componentes principales PIB gastos.

Figura 34. Varianza acumulada de los componentes principales PIB gastos.


La proporción de variación definida por cada valor propio indica que el primer valor de los porcentajes de participación correspondiente al 95,8% de la va-

132


rianza y el porcentaje acumulado en las dos primeras dimensiones abarca el 99,9%. Sin embargo, la varianza en la dimensión dos corresponde a 0,1. Lo cual es poco significativo y denota que esta dimensión tiene una baja contribución, por lo cual podría eliminarse para simplificar el análisis general. La contribución de las variables en la dimensión uno y dos se expone en la Figura 35 y la Figura 36.

0

5

10

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25

30

35

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F01

F02

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Factores

Cont

ribuc

ión

(%)

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20

30

40

50

60

70

F01

F02

F03

Factores

Cont

ribuc

ión

(%)

Figura 35. Contribución del valor agregado de los subsectores de la construcción en la dimensión uno.

Figura 36. Contribución del valor agregado de los subsectores de la construcción en la dimensión dos.


La contribución de los factores que componen el va-lor agregado de los subsectores de la construcción, representando las correlaciones de los componentes principales o dimensiones uno y dos en un sistema de coordenadas X-Y, se expone en la Figura 37.

La Figura 37 ilustra la similitud de los vectores corres-pondientes a los factores que componen el VAC, los cuales tienen una correlación alta, reflejando práctica-mente un comportamiento similar (Jolliffe, 2010).

133



-1

-0,8

-0,6

-0,4

0

-0,2

0,2

0,4

0,6

0,8

1

-1,2 -1 0 0,2-0,8 -0,6 -0,4 -0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2

Dim

.2 (4

,1)%

Dim.1 (95,8)%

Construcción de edificacionesresidenciales y no residenciales

Construcción de carreteras y vías deferrocarril, de proyectos de serviciopúblico y de otras obras de ingenieríacivil

Actividades especializadas para laconstrucción de edificaciones y obras deingeniería civil (alquiler de maquinaría yequipo de construcción con operadores)

Envolvente

Figura 37. Correlación variable de los factores del valor agregado de los subsectores de la construcción.


4.5.1.4 Tasa de ocupación

El conocimiento sobre el funcionamiento del merca-do laboral en Colombia ha aumentado, por ejemplo, algunas variables en el mediano y largo plazo son re-lativamente claras, debido al papel que representa la generación de empleo en cualquier economía. Por lo tanto, es considerado un factor macroeconómico de gran importancia en la formulación de políticas y pla-neación estatal en la economía de una nación.

Lo anterior refleja la fortaleza de su aparato pro-ductivo, capacidad para crear puestos de trabajo y caracterización de debilidades o fortalezas en cier-ta actividad económica, lo cual permite superar la pobreza y elevar la calidad de vida de sus habitan-tes (Arango, Parra-Escobar, & Pinzón-Giraldo, 2016; Ortega Burgos, Sarmiento, & Bonilla Botía, 2016). Así pues, para evaluar la oferta laboral, se utiliza la tasa 134


de ocupación (TO), concebida como una medida relati-va de la demanda por trabajo, diferenciada por ramas de la actividad económica nacional. Este factor permite visualizar y relacionar los comportamientos y activi-dades de producción del PIB en un periodo de tiempo determinado e indirectamente con el desarrollo de la fuerza de trabajo en algunos sectores, en relación con la industrialización como propulsor de las economías emergentes (Arnedo, 2013).

0

1000

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3000

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2020

Pobl

ació

n oc

upad

a (m

iles)

Periodo (años)

Comercio, hoteles y restaurantes

Servicios comunales, sociales ypersonales

Agricultura, ganadería, caza, silviculturay pesca

Industria manufacturera

Transporte, almacenamiento ycomunicaciones

Actividades inmobiliarias, empresarialesy de alquiler

Construcción

Intermediación financiera


Suministro de electricidad, gas y agua

Figura 38. Ocupación en los principales sectores de la económica colombiana.


Además, el sector de la construcción se destaca por el encadenamiento en diversos sectores de la economía y como generador de empleo como política gubernamen-tal en periodos de recesión o desaceleración económica. 135



La Figura 38 ilustra el comportamiento de la ocupación por ramas de la economía en el periodo 2006-2020.

En relación con la producción, se observan los cam-bios en el empleo, en función de las crisis económicas sufridas en los últimos años. Todos los sectores de la economía, incluyendo el de la construcción, fueron afectados, en especial en los años 2008, 2014 y 2016. No obstante, como medida para superar estas dificul-tades, mediante inversión pública, se han canalizado políticas de empleo por el sector de la construcción, a partir del 2016.

Lo anterior se relaciona con la disminución de inver-sión pública, como fuente principal en la generación de infraestructura para la reactivación económica. No obstante, posterior a estas crisis, como política públi-ca se encuentra la generación de empleo como medida gubernamental en el gasto público. Si bien, posterior al 2016 el incremento del empleo no aumentó, se man-tuvo constante, mitigando el efecto desatado por la reducción de ingresos para inversión y su posterior incremento como medida de reactivación económica, como se observa en la Figura 39, donde se compara la ocupación en el sector de la construcción y el total de ocupados en todas las ramas de la economía nacional.

El gasto público es el aspecto de la economía que se ocupa de los ingresos y gastos del gobierno, así como del ajuste de uno u otro para lograr el efecto desea-ble y evitar los indeseables (Brown & Lucky, 2018). Como efecto deseable está el aumento de la ocupación por el apoyo de la inversión a través de políticas del gasto público, realizada mediante la provisión de in-

136

Las

diná

mic

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el se

ctor

de

la co

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cció

n en

co

lom

bia,

una

revi

sión

desd

e sus

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cado

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fraestructura social y económica, las cuales han sido múltiples veces repetidas y probadas en el siglo XX.

16000

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(mile

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Total de ocupados nacional

Figura 39. Impacto en la generación de empleo del sector de la construcción en comparación con el total de ocupados nacional.


Estas políticas se basan en la teoría keynesiana del empleo, que es un reflejo de la relación funcional en-tre los insumos por la mano de obra y el capital para generar la producción, junto con su relación en el gas-to público. El cual puede contribuir positivamente al crecimiento económico, al aumentar el consumo del gobierno, la rentabilidad e inversión. Esta teoría con-sidera que la intervención activa del gobierno en el mercado es el único método para garantizar el empleo, asegurando la eficiencia en la asignación de recursos y la regulación de los mercados (Brown & Lucky, 2018; Mitchell, 2005).

De igual manera, esta metodología se aplica como fór-mula de mitigación de crisis económicas a través del suministro de instalaciones de infraestructura por fondos públicos con el doble propósito de generar opor- 137



tunidades de empleo directo y utilizar los servicios para fomentar los sectores productivos. Por lo anterior, al evaluar las variaciones anuales de la ocupación en la economía nacional y el sector de la construcción, se exponen tasas de incremento en épocas de crisis, con-siderando que la fuente de los recursos proviene de inversión, generando un impacto en la economía y re-percutiendo directamente en el sector. Esto se ilustra en la Figura 40.

0

200

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2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

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(%)

Periodo (años)

Tasa de variación construcción

Tasa de variación Total nacional

Ocupados en el sector de la construcción

Figura 40. Tasa de variación de la ocupación en contraste con la ocupación del sector de la construcción.


La Figura 40 expone la generación de empleo por este sector donde su crecimiento es constante con ciertas desaceleraciones por las crisis económicas anterior-mente mencionadas. No obstante, posterior a estas, el crecimiento del empleo tiende a aumentar. En prome-dio, en 2019, el número de ocupados en el sector de la construcción se situó en 1’514.293 trabajadores, 3,2% más que el mismo periodo del 2018. Esta cifra repre-senta una participación del 6,8% en el empleo nacional.

138


La generación se impulsa principalmente por el sub-sector de obras civiles a causa de la aceleración de su crecimiento en la primera mitad del 2019, impulsada por el gasto público. Esto contrarrestó parte del im-pulso negativo de edificaciones sobre el sector de la construcción y el aumento en la generación de empleo (Cámara Colombiana de la Construcción (CAMACOL), 2019a; Corficolombiana, 2019b).

• Componentes principales en la tasa de ocupación de los principales sectores económicos en Colombia

Al evaluar la ocupación por sectores económicos en-tre el 2005-2020, mediante el PCA, se generaron 10 dimensiones, exponiendo poca significancia en la va-rianza de las últimas siete. Con el fin de abarcar la mayor cantidad de comportamientos y varianzas, son tomadas la dimensión uno y dos, según se expone en la Tabla 12.

Tabla 12. Valores propios de los componentes principales de la ocupación en las principales ramas de actividad económica en Colombia.

Valores propios Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5 Dim.6 Dim.7 Dim.8 Dim.9 Dim.10

Varianza 8.208 1.13 0.397 0.172 0.038 0.021 0.013 0.011 0.007 0.003

Varianza (%) 82.075 11.303 3.965 1.721 0.384 0.206 0.134 0.109 0.072 0.031

Varianza acumulada (%) 82.075 93.378 97.344 99.065 99.448 99.655 99.789 99.897 99.969 100


La proporción explicada por cada valor propio se in-dica en la primera dimensión, abarcando el 82,07% de la variación. El porcentaje acumulado por las dos primeras dimensiones corresponde el 93,34% de la va-riación. Asimismo, no se consideran dimensiones que 139



no proporcionan una significancia importante. La con-tribución de las variables en la dimensión uno y dos se exponen en la Figura 41 y la Figura 42.

82,08

11,30

3,97 1,72 0,38 0,210

0,1310

20

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Varia

nza (

%)


Dimensiones

82,08

93,38

97,3499,07 99,45 99,66

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99,79

85

90

95

100

Varia

nza (

%)

Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5 Dim.6 Dim.7Dimensiones

Figura 41. Porcentaje de las varianzas de componentes principales en la ocupación por ramas de actividad económica.

Figura 42. Varianza acumulada de componentes principales en la ocupación por ramas de actividad económica.


0

2

4

6

8

10

12

14

A B C D+E F G+I H K L QFactores

Cont

ribuc

ión

(%)

Figura 43. Contribución de la ocupación por ramas de actividad económica en la dimensión uno.


Al escoger las dos dimensiones o PC, posteriormente se analiza la contribución de los factores que compo-nen la ocupación en Colombia. La contribución de los factores en la dimensión uno (Figura 43) es práctica-mente heterogénea, diferenciándose los ocupados en la rama de la agricultura y minería, en concordancia con la producción de las ramas de actividad económica, donde estas dos actividades han diferido en el perio-140


do de evaluación, a causa de los cambios en la política económica anteriormente analizados.

La ocupación en las actividades mineras muestra un gran aporte a la dimensión dos, ilustrada en la Figura 44. Lo cual es coherente con el alto grado de dinamis-mo que esta actividad económica ha experimentado en los últimos 15 años, especialmente por la producción de dividendos a partir de políticas públicas en la expor-tación de recursos minerales y su posterior descenso, causado por lo las dinámicas económicas globales.

0

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30

40

50

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70

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A B C

D+E F

G+I H K L Q

Factores

Cont

ribuc

ión

(%)

Figura 44. Contribución de la ocupación por ramas de actividad económica en la dimensión dos


La contribución de los factores que componen el VAC representan las correlaciones de los PC o dimensiones uno y dos en un sistema de coordenadas X-Y, ilustrado en la Figura 45. La ocupación en la actividad minera se diferencia de otros factores y las actividades agro-pecuarias difieren en magnitud, al compararlos con los factores restantes. Los cuales están muy próximos entre sí. Esto refleja su correlación positiva relati-vamente grande.

141



-1

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-0,6

-0,4

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0,2

0,4

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-1,2 -1 -0,8 -0,6 -0,4 0-0,2 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2

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.2 (1

1.30

3)%

AB

Dim.1 (82.075)%

CD+EFG+IHKLQEnvolvente

Figura 45. Correlación variable de factores que componen la ocupación por ramas de actividad económica en Colombia (Código CIIU 4 rev).


4.5.2 Análisis de la oferta

La oferta se ha establecido mediante el IEAC como la cantidad de unos recursos producidos y están dispues-tos o son capaces de proporcionar al mercado, evaluada a través de la cantidad de cemento como material de construcción esencial en toda obra civil o edificación, junto con la oferta de edificaciones. Representa una parte vital del sector y, a su vez, la producción de in-fraestructura esencial.

142


4.5.2.1 Análisis de la oferta del cemento gris en Colombia

Las empresas de construcción operan en un entor-no cambiante, soportado por nuevos procesos de producción, distribución y consumo, junto con nuevas técnicas para la extracción de materias primas, pro-cesamiento, fabricación y comercialización. En el uso de materiales, el sector de la construcción es el ma-yor consumidor mundial, especialmente de cemento, considerado como el mayor material manufacturado existente en la actualidad (Scrivener et al., 2018; Uwasu et al., 2014). Además, su producción sigue una ten-dencia de crecimiento que alcanza las 2,8 miles de millones de toneladas a nivel mundial y se espera un incremento de 6,9 miles de millones de toneladas para el 2050 (Isaksson, 2016).

Este producto es indispensable para los pro-cesos constructivos y el desarrollo económico colombiano, como parte inherente del sector de la construcción, considerándose un motor de la econo-mía, influyendo, afectando y atrayendo las industrias manufactureras mediante la demanda de maquinaria y equipo, productos metálicos, materiales de cons-trucción, industria química y productos minerales no metálicos (Salamanca Mora, 2019).

Su producción y consumo se relaciona con los grandes retos en términos de gestión de recursos materiales, nuevas tecnologías y equipos de construcción e im-plementación de procesos para el trabajo en obra y la cantidad de recursos energéticos invertidos en el pro-ceso de producción, dado que los edificios son el mayor consumidor individual de energía en todo el mundo (Giesekam et al., 2016). Por lo tanto, establecer la oferta

143

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ón

Césa

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del cemento expondrá el comportamiento del sector de la construcción y el impacto de las mencionadas crisis económicas, las cuales se muestran en la Figura 46.

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Cem

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Periodo (año)

Tota producción

Total despacho

Comercialización

Concreteras

Otros

Constructores ycontratistas

Figura 46. Producción del cemento y los diferentes despachos del cemento gris.


Pese a que los datos proveídos por el DANE no ex-ponen estadísticas anteriores al 2010, no es posible establecer el efecto de la crisis inmobiliaria mundial acaecida en el 2008. Sin embargo, se observan los cam-bios en la producción, ocasionados en el 2012, cuando las ofertas de cemento (que son prácticamente simila-res) aumentaron.

Lo anterior es producto del incremento en la cons-trucción de edificaciones, como consecuencia de la reactivación de los créditos hipotecarios para vivien-das nuevas, usadas y programas de vivienda para incentivar la compra sostenida por el incremento en in-versión estatal, causado por los plusvalores generados por la exportación de petróleo y carbón (Ríos-Ocampo & Olaya, 2017; Salamanca Mora, 2019). Asimismo, se observan los cambios en la reducción de su producción 144


y consumo, a partir del 2016, cuando las variaciones exponen una mayor afectación del sector e impacta-ron los diferentes despachos del cemento gris, como se observa en la Figura 47.

-30

-20

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0

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20

30

40

2011

2012

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2014

2015

2016

2017

2018

2019

Tasa

de v

ariac

ión

(%)

Periodo (años)

ConcreterasComercializaciónConstructores y contratistasOtros

Figura 47. Tasa de variación anual en la producción y despacho de cemento gris.


El impacto negativo generado en la crisis del 2014 se evidencia en el 2016, cuando la producción se redu-jo un 5,5% y los despachos, un 4,2%, por los retrasos de los cierres financieros de las vías de cuarta genera-ción, la desaceleración de programas del gobierno que incentivaron la construcción de vivienda, producto de la desaceleración económica iniciada en el 2014. Esta política recesiva redujo los despachos de cemento gris, especialmente en concreteras y constructores en 7,4% y 7,6%, respectivamente.

• Análisis de componentes principales del cemento gris en Colombia

Al evaluar la producción y el despacho de cemento gris entre el 2005-2020, mediante el PCA, se obtuvieron 5 dimensiones y a partir de la segunda dimensión, la 145



varianza es poca. El resultado significativo se expone en la primera dimensión o PC y se ilustra en la Tabla 13.

Tabla 13. Valores propios de los componentes principales en la producción y despacho de cemento gris en Colombia.

Valores propios Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5Varianza 4.327 0.452 0.199 0.023 0

Varianza (%) 86.535 9.036 3.974 0.455 0Varianza acumulada (%) 86.535 95.571 99.545 100 100


La dimensión uno concentra la mayor cantidad de varianza, aunque es poco significativa. Sin embar-go, mayor a 1. Esto se observa con mayor detalle en la Figura 48 y la Figura 49.

86,5

9,04,0 0,5

0102030405060708090

100

0 0 0 0

Varia

nza

(%)

Dimensiones

86,5

95,6

99,5

75

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80

85

90

95

100

105

Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4

Varia

nza

(%)

Dimensiones

Figura 48. Porcentaje de las varianzas en los componentes principales del cemento gris.

Figura 49. Varianza acumulada en los componentes principales del cemento gris.


La proporción de variación definida por cada valor propio indica que el primer PC corresponde al 86,5% de varianza y el porcentaje acumulado en las dos pri-meras dimensiones abarca el 95,5%. Sin embargo, la varianza en la dimensión dos corresponde a 0,4. Este valor es poco significativo y denota su baja contribu-ción. Por lo tanto, no es considerada en posteriores 146


análisis. Estas contribuciones en la dimensión uno y dos se exponen en la Figura 50 y la Figura 51.

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Total

Pro

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Factores

Cont

ribuc

ión

(%)

Figura 50. Contribución de factores que componen la oferta de cemento gris en la dimensión uno.

Figura 51. Contribución de factores que componen la oferta de cemento gris en la dimensión dos.


-1

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0,2

0,4

0,6

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.2 (9

.036

)%

Dim.1 (86.535)%

Concreteras

Comercialización

Otros

Constructores y contratistas

Total Producción

Envolvente

Figura 52. Círculo de correlación entre las dimensiones uno y dos de cemento gris.


147



La contribución de los factores que componen el VAC se representa en las correlaciones de los PC o dimen-siones uno y dos en un sistema de coordenadas X-Y, como se expone en la Figura 52.

Debido al marcado efecto de las crisis económicas en el despacho de cemento, la de demanda aporta el 22% en la distribución de este factor.

4.5.2.2 Construcción de edificaciones en Colombia

El adecuado desempeño del sector de la construcción de edificaciones se encuentra asociado a la promoción del desarrollo económico y social, gracias a la cons-trucción de viviendas que mejora la calidad de vida de la sociedad. Esto concibe a la construcción de edi-ficaciones como una actividad central en el desarrollo socioeconómico del país, especialmente en países en vías de desarrollo como Colombia.

Lo anterior obedece al déficit habitacional existen-te y es común la generación de políticas que incluyen asignaciones presupuestales directas para suplir esta demanda. A su vez, tiene en cuenta una explotación económica, realizada por personas naturales o jurídi-cas. Sin embargo, estas deben focalizar sus esfuerzos en elaborar y posteriormente ejecutar proyectos que involucren las necesidades apremiantes de los intere-sados (Project Management Institute, 2017). Por esta razón, la construcción de edificaciones es indispensa-ble en el sector de la construcción. La Figura 53 expone el comportamiento de la oferta de edificaciones en el periodo 2005-2019.

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Estad

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cacio

nes

(m2 )

Periodo (años)

Continúan en procesoObras nuevas en procesoObras culminadasContinúan paralizadasObras nuevas paralizadaReinició proceso

Figura 53. Estado de la oferta en las edificaciones construidas en Colombia.


Son notables los cambios producidos en la oferta de vivienda a partir de las crisis económicas que afecta-ron la economía colombiana y aquellas bonanzas que incrementaron la oferta de vivienda (2012-2016). De igual manera, el comportamiento de las edificaciones que continúan en proceso de construcción domina la oferta, aparcando aproximadamente un 60% del total. Por lo mismo, las obras nuevas en proceso recogen el 18% de las edificaciones. Sin embargo, esta se ha re-ducido a partir de la crisis económica en el 2018, a la par con el crecimiento de las obras paralizadas, igua-lándose en promedio al 16% con las obras culminadas. Esta última se ha mantenido constante a partir de la crisis más reciente.

Las obras nuevas paralizadas y aquellas que reinician proceso solo ocupan el 4,5% del estado de la oferta de edificaciones. Lo anterior permite vislumbrar el actual panorama en la oferta de vivienda, el cual ha tendido a estancarse. No obstante, continúa generando un gran dinamismo en el mercado colombiano. El impulso a la vivienda por el gasto público permite otorgar una mayor variabilidad a esta oferta, donde la reducción de área construida es coherente con la disminución de de- 149



manda en el país. La vivienda No VIS, pese a dominar el mercado con aproximadamente un 75% de partici-pación, se ha reducido a partir del 2016 hasta un 15% (55%, aproximadamente).

Asimismo, el área construida de vivienda con un rango de precios mayores a 350 Salarios Mínimos Mensuales Legales Vigentes (SMMLV) ha disminuido en 62%. En viviendas con un rango de precios entre 136-350 SMMLV se redujo hasta un 72%. Sin embargo, la construcción de vivienda de interés social (VIS) ha crecido, específicamente en viviendas con un rango de precios entre 111-135 SMMLV en un 55%. Además, el licenciamiento de área construida para VIS alcanzó un incremento de 2.055.176 m2, el mayor en los últi-mos diez años.

No obstante, en vivienda VIS con un rango de precios entre 91-110 SMMLV, su reducción ha alcanzado el 50%, de igual forma las viviendas consideradas de interés prioritario (VIP), según la Ley 1955 de 2019 (Congreso de la República de Colombia, 2019), con valores me-nores a 90 SMMLV, han reducido su participación en el mercado en un rango de 32% hasta 48%, producto de políticas que buscan incentivar la oferta median-te beneficios tributarios, según la Ley 1607 de 2012 (Congreso de la República de Colombia, 2012).

Por lo anterior, las empresas constructoras tienen de-recho a la devolución o compensación del impuesto al valor agregado (IVA), pagado en la adquisición de materiales para la construcción de vivienda de in-terés social y prioritaria, generando enfoques de mercado en proyectos de vivienda, donde el Estado coadyuva y facilita la productividad empresarial, sin afectar drásticamente los ingresos causados por la

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formulación y ejecución de proyectos, según la capaci-dad del mercado actual.

Acorde a la Figura 54, la desaceleración originada por eventos macroeconómicos afecta directamente el li-bre mercado, en espacial el de vivienda. Este subsector posee características particulares que lo diferencian de la mayoría de activos de inversión, considerado como un bien mixto que puede ser de consumo, proveyendo flujos de servicios por su ocupación e inversión como finalidad social del Estado (Ortiz, Jiménez, & Cruz, 2019). Asimismo, los mercados de vivienda se ajus-tan mediante procesos lentos que involucran costos de transacción considerables en términos de búsque-da y negociación (Durán Vanegas, 2016; Glaeser & Nathanson, 2014).

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2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

Periodo (año)

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más de 350 smmlv136 - 350 smmlv111 - 135 smmlv91 - 110 smmlv 51 - 90 smmlv0 - 50 smmlvPromedio

Figura 54. Demanda de vivienda área construida discriminada por rango de precios.


Adicionalmente, la vivienda concentra la mayor par-te de la riqueza de los hogares, que incide de forma importante en el crecimiento de un gran número de economías y el desempeño de sus mercados. Lo cual está fuertemente ligado a los ciclos económicos. 151



Consecuentemente, la reducción en la demanda de vi-vienda no VIS (vivienda no subsidiada por el Estado) expone explícitamente el efecto de las crisis econó-micas actuales e implícitamente la influencia que la demanda para inversión estatal ejerce sobre los precios de vivienda, junto con el efecto que puede tener sobre la estabilidad financiera de la economía.

Así, la reducción en demanda de vivienda repercute en la producción global del sector de la construcción, donde la inversión pública mitigó la caída de vi-vienda mediante inversión en VIS (Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), 2019a). No obstante, pese a la inversión estatal, el sub-sector registra un descenso en el área causada, que explica casi la totalidad del comportamiento en el seg-mento edificador, presentando una reducción anual de 16.3%, donde un 11% es causado por la demanda en vi-vienda no VIS. El cual contrasta con el crecimiento de 12,5% de las obras civiles.

• Análisis de componentes principales de la oferta de edificaciones en Colombia

Al evaluar la oferta de vivienda, valorada mediante PCA, se logró la obtención de 11 dimensiones, como se observa en la Tabla 14, de las cuales se toman como re-presentativas las dos primeras (Dim. 1 y Dim. 2) con una varianza mayor a 1.

De igual manera, el porcentaje y la acumulación de varianza permiten vislumbrar las dos primeras di-mensiones como significativas, a la distribución del 17,6% de varianza en las 8 dimensiones restantes. Esta distribución se observa con mayor detalle en la Figura 55 y la Figura 56.

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Tabla 14. Valores propios de los componentes principales de la oferta de vivienda en Colombia.

Valores propios

Dim.1

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Dim.11

Varianza 6.284 2.784 0.998 0.499 0.192 0.136 0.067 0.024 0.014 0.001 0.000Varianza

(%) 57.13 25.31 9.07 4.534 1.75 1.236 0.605 0.219 0.129 0.013 0.001

Varianza acumulada

(%)57.13 82.44 91.51 96.047 97.797 99.032 99.637 99.856 99.986 99.999 100


57,129

25,313

9,0714,534

0

10

20

30

1,75 1,236 0,605

40

50

60

0 0 0 0 0 0 0

Varia

nza

(%)

Dimensiones

57,1

82,491,5 96,0 97,8 99,0 99,6

0

20

40

60

80

100

0 0 0 0 0 0 0

Varia

nza (

%)

Dimensiones

Figura 55. Porcentaje de varianzas en los componentes principales para la oferta de edificaciones.

Figura 56. Porcentaje de varianza acumulada en los componentes principales para la oferta de edificaciones.


Con las dimensiones establecidas, aquellas contribu-ciones de los factores que componen el análisis en la oferta de edificaciones muestran que en la dimensión uno, la mayoría de factores contribuyen entre un 8% y 10,5% en diferente proporción. Se destacan las obras que continúan paralizadas y aquellas que reinician proceso, donde su contribución es menor al 6,5%.

Sin embargo, estos dos últimos factores sobresalen en la dimensión dos con un aporte entre el 16% y 18%. Los cuales son coherentes con su comportamiento en los últimos años, mientras que las construcciones parali-zadas han crecido de forma constante a partir del 2009 y el reinicio de obras nuevas obedece a condiciones crediticias y de solvencia económica de las mismas, 153



debido a la reducción de capacidad adquisitiva, producto de las crisis financieras anteriormente men-cionadas. La distribución de contribuciones en la oferta de edificaciones se expone en la Figura 57 y la Figura 58.

0

2

4

6

8

10

12

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min

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Obra

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VIS

Factores

Cont

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(%)

Figura 57. Contribución de los factores que componen la oferta en la construcción de edificaciones en la dimensión uno.


0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

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VIS

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_No.

VIS

Factores

Cont

ribuc

ión

(%)

Figura 58. Contribución de factores que componen la oferta en la construcción de edificaciones en la dimensión dos.



154

La contribución de los factores que componen la oferta y estado de construcción de edificaciones se representa en las correlaciones de los componentes principales o dimensiones uno y dos, en un sistema de coordenadas X-Y, como se ilustra en la Figura 59.

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1-1,2 -1 -0,8 -0,6 -0,4 -0,2 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2

Dim

.(2

5.31

3)%

-1Dim.1 (57.129)%

Obras.culminadas Obras..nuevas.en.proceso Continúan.en.proceso

Reinició.proceso Obras.nuevas.paralizada Continúan..paralizadas

Area VIS Area noVIS Areas para otros destinos

Unidades No VIS Unidades VIS Envolvente

Figura 59. Correlación de variable de factores que componen la oferta en la construcción de edificaciones.


155



La Figura 59 expone la poca correlación entre el estado de las obras, la cantidad de obras de vivienda y el área utilizada para su construcción, en coherencia con otras dinámicas que dominan el comportamiento de los procesos llevados a cabo en la construcción de edifica-ciones y las cantidades y tipo de vivienda ofertadas.

4.5.3 Factores que componen la demanda en el sector de la construcción

La demanda es definida en los indicadores que compo-nen el IEAC como la cantidad de concreto premezclado que los consumidores están dispuestos y pueden ad-quirir desde diferentes fuentes de adquisición durante un periodo de tiempo determinado. Al igual que la demanda del crédito hipotecario mediante diversas formas de representación, evaluando precios, tipos y cantidades demandadas, expuestas a continuación.

4.5.3.1 Demanda del concreto premezclado en Colombia

La construcción, como una de las principales herramientas en el desarrollo de las sociedades modernas, es influenciada directamente por el avance tecnológico e industrial. De modo que su influencia es transversal en todas las economías, debido a los grandes recursos primarios que moviliza, su transformación en la industria manufacturera, la generación de empleos directos o indirectos y el fomento a la inversión. Como resultado, uno de los principales insumos utilizados en el sector de la construcción es el concreto premezclado u hormigón en estado fresco (Palacio Estrada, 2019).

Gracias a sus propiedades mecánicas y estructurales, junto con su uso ubicuo, permite una gran diversidad 156


de diseño. Asimismo, su uso está en función de una tradicional implementación, convirtiéndolo en el material compuesto más rentable y utilizado en la construcción de edificaciones y obras civiles (R., Vijayarajan, & Gokhlani, 2018). Además, es ampliamente utilizado debido a sus facilidades de almacenamiento y transporte, posibilitando su demanda en cualquier mercado a bajos costos.

Sin embargo, estos costos involucrados en el transporte y el esquema tarifario generan una conveniencia mercantil basada en la producción local. Por lo tanto, aquellos casos constructivos donde las complejidades y alcances del proyecto de construcción no son conside-rables, la producción de concreto se realiza en la obra, justo antes de su utilización (Corficolombiana, 2019a). De modo que su demanda está directamente relaciona-da con las inflexiones históricas y con la dinámica de la industria cementera y obras de infraestructura.

Colombia sigue una tendencia mundial en su uso, debi-do al soporte del Estado en la inversión como inversión social, plasmada en construcción de infraestructura, edificaciones y viviendas de gran envergadura, marca-da en un ambiente económico regularmente sometido a altas fluctuaciones. Por lo anterior, su demanda, al tener limitantes focalizadas en la naturaleza misma del concreto en estado fresco, requiere condiciones óptimas y un tiempo corto de transporte; demandan-do que su producción se realice por solicitud directa. Estos comportamientos permiten evaluar su demanda y ejercer como indicador idóneo en los procesos cons-tructivos y dinámica del sector. La Figura 60 expone la diferenciación de la demanda según su destino.

157

Jorg

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0

500000

1000000

1500000

2000000

2500000

3000000

3500000

2012

2013

2014

2015

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2017

2018

2019

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pre

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icas)

VIS

Periodo (años)

No VISObras CivilesEdificacionesOtros

Figura 60. Demanda de concreto premezclado en Colombia.


La industria del concreto premezclado experimenta grandes cambios en la demanda del sector de la cons-trucción, debido a las fluctuaciones anteriormente mencionadas, que impactan directamente el desempe-ño del sector, gracias a la importante participación de los gobiernos estatales y locales, mediante la inversión en infraestructura civil, junto con las unidades habita-cionales en propiedades horizontales como referente de construcciones complejas.

No obstante, estas variaciones se focalizan para ciertos destinos en función del mercado colombiano, princi-palmente, denotando una demanda mayoritaria en el subsector de edificaciones; especialmente en vivienda no VIS, destacando su importancia global en la cons-trucción. Asimismo, posterior a la crisis económica que impactó a la economía colombiana posterior al 2014 y al sector de la construcción en el 2016, se observa una leve recuperación mediante el incentivo estatal y la in-versión en obras civiles, incrementando la demanda del concreto premezclado como material constituyente, fenómeno observado en la Figura 60 y la Figura 61.158


-60,00

-40,00

-20,00

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

Tasa

de v

ariac

ión

(%)

VIS

Periodo (años)

No VIS

Obras Civiles Edificaciones

Otros

Figura 61. Tasa de variación anual en los factores que componen la demanda del concreto premezclado.


Lo anterior se integra a la dinámica global, la cual es volátil, debido a la variación anual de inversión a consecuencia de los ingresos fiscales (Collard-wexler, 2013). No obstante, las actividades correspondien-tes al dinamismo mercantil son las principales afectadas por las consecuencias y recuperación econó-mica. Las cuales son relativamente extensas y lentas (Corficolombiana, 2019a). Lo anterior se observa en la demanda del concreto para la construcción de vi-vienda No VIS que, históricamente, corresponde la destinación de la mayor producción de este material de construcción. Sin embargo, a partir de la crisis origi-nada en el 2014, su consumo se ha reducido hasta un 25% en sintonía con la reducción en la participación en construcción de edificaciones que a inicios de 2019 al-canzó - 20%. Estas variaciones se observan con mayor profundidad en la Figura 61.

Caso contrario se observa en el incremento en la construcción de obras civiles, el cual incrementó su 159



demanda en 12%, posterior a la crisis económica. Además, se observa un constante aumento en la de-manda para construcción de vivienda VIS, alcanzando un incremento del 74%, aproximadamente, desde el 2013. Lo anterior es resonante con las cifras de produc-ción bruta generada por el sector de la construcción, donde la inversión pública ha sido protagonista y ha mitigado la caída abrupta del sector por las últimas re-cesiones económicas (Corficolombiana, 2019a).

Por lo anterior, es posible inferir que las notables variaciones son consecuencia de las inversiones es-tatales en el subsector de obras civiles como medidas para la mitigación de variaciones macroeconómicas negativas en el empleo y otras actividades conexas, generando un cambio en las políticas de inversión. Asimismo, el concreto tiene mayor relación con la construcción de infraestructura civil y edificaciones de gran envergadura.

• Componentes principales en la demanda del con-creto premezclado en Colombia

Al evaluar la demanda de concreto premezclado en el periodo 2011-2019, mediante el PCA, se generaron 5 dimensiones y se evidencia poca varianza en las tres últimas. Por lo anterior, con el fin de abarcar la mayor cantidad de comportamientos y varianzas, son toma-das la dimensión uno y dos, según lo ilustra la Tabla 15.

160

Las

diná

mic

as d

el se

ctor

de

la co

nstru

cció

n en

co

lom

bia,

una

revi

sión

desd

e sus

indi

cado

res

Tabla 15. Valores propios de los componentes principales en la demanda de cemento gris en Colombia.

Valores propios Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5Varianza 2.534 1.646 0.624 0.134 0.062

Varianza (%) 50.675 32.915 12.483 2.68 1.247Varianza acumulada (%) 50.675 83.59 96.073 98.753 100


La varianza en la dimensión uno corresponde a 2,53 y 1,64 en la dimensión dos. En general la varianza en todas las dimensiones es baja. No obstante, en la di-mensión uno y dos es mayor a 1, que corresponde al 50,67% y 32,91%, respectivamente. La Figura 62 y la Figura 63 ilustran estos comportamientos.

50,675

32,915

12,483

2,68

01,247

10

20

30

40

50

60

Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5

Varia

nza

(%)

Dimensiones

50,675

83,5996,073 10098,753

0

20

40

60

80

100

120


Varia

nza

acum

ulad

a (%

)

Dimensiones

Figura 62. Porcentaje de varianzas en los componentes principales en la demanda del concreto premezclado.

Figura 63. Porcentaje de varianza acumulada en los componentes principales en la demanda del concreto premezclado.


La varianza acumulada en las dos primeras dimen-siones abarca el 83,6%, aproximadamente. El valor restante se distribuye en las demás dimensiones, don-de sus varianzas son poco significativas. Por lo tanto, al escoger y evaluar la contribución de los factores en la dimensión uno y dos, su aporte es heterogéneo, como se expone en la Figura 64 y la Figura 65.

161



10

0

5

10

15

20

25

30

35

40

VIS

No.V

IS

Obra

s.Ci

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Otro

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Edifi

caci

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Factores

Cont

ribuc

ión

(%)

0

10

20

30

40

50

60

VIS

No.V

IS

Obra

s.Ci

viles

Otro

s.

Edifi

caci

ones

Factores

Cont

ribuc

ión

(%)

Figura 64. Contribución de factores que componen la demanda de concreto premezclado en la dimensión uno.

Figura 65. Contribución de factores que componen la demanda de concreto premezclado en la dimensión dos.


La contribución en la dimensión por la demanda de concreto premezclado en vivienda No VIS y edifica-ciones corresponde al 68,3% del total. Lo anterior es causado por el mayor aporte en la demanda general del concreto premezclado, a diferencia de la dimen-sión dos, donde la demanda de otras actividades tiene la mayor contribución con el 54%. No obstante, esta es poco significativa en el mercado de la construc-ción y, por esta razón, sus variaciones difieren de los factores inmersos en la primera dimensión. La Figura 66 expone estas diferencias y permite comparar las correlaciones entre las diversas variaciones del com-portamiento en la demanda de concreto premezclado para diversos fines.

162


-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

-1,2 -1 -0,8 -0,6 -0,4 -0,2 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2Dim

.2 (3

2.91

5)%

-1

Dim.1 (50.675)%

VISNo VISObras civilesEdificacionesOtrosEnvolvente

Figura 66. Círculo de correlaciones de la demanda del concreto premezclado.


El círculo de correlaciones expone las marcadas dife-rencias entre las cargas que componen los factores en estudio, observando que los contrastes son notorios, excluyendo la demanda para edificaciones y vivien-da no VIS. Los cuales son los mayores contribuyentes en la dimensión uno o componente principal de ma-yor importancia.

4.5.3.2 Cartera hipotecaria de vivienda

Como parte de las estrategias para la promoción del desarrollo económico del país se encuentra el incen-tivo a la demanda, implementado para operar dicho sistema. Esta estrategia consiste en el otorgamiento 163



de créditos para vivienda por instituciones públicas o entidades privadas, permitiendo incentivar el desarro-llo en varios sectores de la economía y la generación de empleo, en la búsqueda de cumplir con el desarro-llo social inherente a los fines estatales establecidos en la Constitución Política de Colombia, Artículo 51: “Todos los colombianos tienen derecho a vivienda digna” (Asamblea Constituyente de Colombia, 1991). Además, contribuye a la reducción del déficit habitacional con planes de amortización apropiados para cada rango de ingresos (Salas Rada, 2010).

Por lo anterior, es común que el Estado intervenga para fomentar la oferta de vivienda, dependiendo del crédito, fundamentalmente, debido a las altas cuan-tías necesarias para su adquisición, donde la capacidad adquisitiva de los ciudadanos o núcleo familiar impe-diría su compra directa (Urrutia & Namen, 2012). La Figura 67 expone el comportamiento de la demanda en las unidades de vivienda, según su estado en función de los montos crediticios solicitados.

0

5000

10000

15000

20000

0

25000

200000

400000

600000

800000

1000000

1200000

1400000

1600000

1800000

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

Tipo

de v

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Periodo (años)

Cred

itos d

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e vivi

enda

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illon

es d

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os)

Vivienda nueva y lotes con serviciosVivienda usadaCréditos, vivienda nueva y lotes con servicios

Figura 67. Comportamiento histórico de los créditos y unidades de vivienda en Colombia.


164


La Figura 67 expone el crecimiento constante en la de-manda de créditos de vivienda hasta el 2014, el cual es un hito anteriormente mencionado a causa del desplome mundial en los precios del petróleo. Esta coyuntura ha impactado la demanda de vivienda. Sin embargo, en Colombia se mitigó su efecto a través de políticas gubernamentales sustentadas en subsidios a la tasa de interés en créditos hipotecarios, generando un incremento en el número de licencias para el 2010 (Burgos Alba, 2020).

-20

0

20

40

60

80

100

120

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

Tasa

de v

ariac

ión

(%)

Periodo (años)

Créditos, vivienda nueva y lotes con serviciosCréditos, vivienda usadaUnidades, vivienda nueva y lotes con serviciosUnidades, vivienda usada

Figura 68. Variación anual en las unidades de vivienda financiadas por créditos hipotecarios en Colombia.


Asimismo, la crisis del 2014 evidencia una caída en la demanda de vivienda y la posterior intervención gubernamental, mediante el subsidio a créditos de vivienda nueva y vivienda de interés social, observán-dose con mayor detalle en la Figura 68.

La Figura 68 expone la estrepitosa caída en la deman-da de créditos y unidades de vivienda en el 2008 y su posterior recuperación, mediante a la intervención estatal a través del impulso en el crédito de vivienda VIS y no VIS (Urrutia & Namen, 2012). La vivienda No 165



VIS es de gran importancia debido a que ocupa apro-ximadamente el 60% de participación en el mercado. Mediante el lanzamiento de la política pública deno-minada cobertura de interés a través del Fondo de Reserva para la Estabilización de Cartera Hipotecaria (FRECH), se buscó dinamizar este mercado. Dicha po-lítica tuvo como finalidad subsidiar la tasa de interés cobrada por las entidades financieras en créditos hipo-tecarios o leasing habitacional para inmuebles nuevos durante los siete primeros años de vigencia de la obli-gación (Burgos Alba, 2020; República, 2017).

Sin embargo, se observa una reducción en las uni-dades de la demanda de vivienda a partir del 2017 y un aumento constante de los valores en los créditos, obedeciendo a la expansión en los desembolsos para la modalidad no VIS, causada por los incentivos del gobierno nacional, ampliando el valor de las vivien-das financiables y la vigencia del FRECH no VIS. Lo anterior expone un ejemplo notorio de la intervención estatal en el mercado inmobiliario, el cual no ha podi-do contrarrestar la crisis económica en el sector de la construcción.

• Análisis de componentes principales en los facto-res de la cartera de vivienda hipotecaria

Al evaluar la demanda de concreto premezclado en el periodo 2011-2019, mediante el PCA, se generaron 10 dimensiones, exponiendo poca significancia en la varianza de las ocho últimas. Con el fin de abarcar la mayor cantidad de comportamientos y varianzas, son tomadas la dimensión uno y dos, según se expone en la Tabla 16.

166

Las

diná

mic

as d

el se

ctor

de

la co

nstru

cció

n en

co

lom

bia,

una

revi

sión

desd

e sus

indi

cado

res

Tabla 16. Valores propios en la demanda de cemento gris en Colombia.

Valores propios Dim. 1 Dim. 2 Dim. 3 Dim. 4 Dim. 5 Dim. 6 Dim. 7 Dim. 8 Dim.

9Dim.

10Varianza 7.463 2.162 0.256 0.079 0.027 0.009 0.003 0.001 0.001 0

Varianza (%) 74.6 21.6 2.6 0.8 0.3 0.1 0.026 0.011 0.006 0Varianza

acumulada (%) 74.632 96.252 98.809 99.595 99.868 99.958 99.983 99.994 100 100


La varianza en la dimensión uno corresponde al 7,46 y 2,16 en la dimensión dos, abarcando el 96,25% de la varianza total. Este valor se distribuye en las di-mensiones restantes donde sus varianzas son poco significativas. Por lo tanto, al escoger y evaluar la con-tribución de los factores en la dimensión uno y dos, su aporte es heterogéneo, como se expone en la Figura 69 y la Figura 70.

74,6

21,6

2,6 0,8 0,30

20

40

60

80


Varia

nza

(%)

Dimensiones

82,1

93,497,3

99,1 99,4 99,7

70

99,8

75

80

85

90

95

100

105

Varia

nza

(%)


Dimensiones

Figura 69. Porcentaje de varianzas en la cartera hipotecaria de vivienda.

Figura 70. Porcentaje de varianza acumulada en la cartera hipotecaria de vivienda.


Al analizar las contribuciones de los factores en la dimensión uno, tres de estos contribuyen con valo-res menores al 10%. Los cuales se caracterizan por los cambios mencionados anteriormente, debido a los enfoques gubernamentales en cierto tipo de vi-viendas, lo cual cambia su comportamiento en el tiempo. Asimismo, el comportamiento de la cartera ha variado sustancialmente, junto con el saldo de car-

167



tera vencido, el cual ha cambiado según los demás factores que componen la dimensión uno. Así, es-tas tres variables sobresalen en la dimensión dos con una contribución mayor al 10%, resaltando el aporte del factor en vivienda no VIS en ambas di-mensiones. La contribución de los factores en ambas dimensiones se expone en la Figura 71 y la Figura 72.

0

2

4

6

8

10

12

14

CV_n

ueva

CV_u

sada

SC_C

_vig

ente

CV_V

IS

SC_C

_ven

cida

CV_n

oVIS

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ueva

...7

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ueva

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NC_C

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Factores

Cont

ribuc

ión

(%)

CV=Cartera de Vivienda; SC=Saldo de capital; C=Cartera; VF= viviendas financiadas; NC= Número de créditos

Figura 71. Contribución de los factores que componen la demanda de concreto premezclado en la dimensión uno.


05

1015202530354045

CV_n

ueva

CV_u

sada

SC_C

_vig

ente

SC_C

_ven

cida

CV_V

IS

CV_n

oVIS

VF_n

ueva

...7

VF_n

ueva

...8

NC_C

_vig

ente

NC_C

_ven

cida

Factores

Cont

ribuc

ión

(%)

Figura 72. Contribución de los factores que componen la demanda de concreto premezclado en la dimensión dos.


168


Las correlaciones entre la dimensión uno y dos se exponen en el gráfico de coordenadas X y Y, o círculo de correlación, mostrado en Figura 73. Este grá-fico ilustra la diferencia en los factores mencionados anteriormente.

-1

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

-1,2 -1 0 0,2-0,8 -0,6 -0,4 -0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2

Dim

.2 (2

1.61

9)%

Dim.1 (74.632)%

CV¹nueva

CV_usada

SC²cartera vigente

SC cartera vencida

CV VIS

CV no VIS

UV³Financiada nueva

UV Financiada usada

NCIV Cartera vigente

NC Cartera vencida

Envolvente

Figura 73. Círculo de correlaciones de la demanda del concreto premezclado.


4.5.4 Índices y precios

Los índices relacionados con el sector de la construc-ción sintetizan los valores periódicos medidos por el DANE, con el fin de brindar herramientas estadísticas ágiles y prácticas para el análisis de las condiciones de las variables que componen el sector de la construc-ción. Estos índices se obtienen a partir de la relación entre precios o cantidades producidas de uno o varios artículos, bienes o servicios, comparados en dos mo-mentos del tiempo, de los cuales generalmente se toma un precio o cantidad actual y se compara con el del pe-riodo de referencia para un artículo o una canasta.

169



120

140

160

180

200

220

240

260

280

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

Indi

ce

Periodo (años)

ICCV_MaterialesICCV_Mano de obraICCV_Maquinaria y equipoICCV_Total

Figura 74. Desglose de las variables que componen el ICCV.


En general, un índice resuelve el problema en la eco-nomía, al estimar la variación agregada de los precios o cantidades de una serie de artículos que tienen unidades de medida diferentes. Asimismo, permi-te medir la evolución de los precios de una canasta de insumos (Departamento Administrativo Nacional de Estadística – DANE, 2009a, 2009b). Por lo tanto, el comportamiento en el rango de tiempo establecido debe ser coherente con los cambios en las dinámicas pormenorizadas de los bienes y servicios, evaluados directamente y que pueden ser considerados como una herramienta de validación y resumen de los factores coyunturales en el sector de la construcción. El ICCV, expuesto en la Figura 74, muestra los comportamientos genéricos de la canasta de insumos en materiales, ma-quinaria y equipos y mano de obra.

El ICCV expresa los cambios en el consumo de la ca-nasta de bienes y servicios básicos en la construcción de vivienda, el cual muestra un crecimiento cons-tante y prácticamente lineal, estableciendo valores 170


de R2=0,9978. Asimismo, se correlaciona el ICCV con la capacidad del sector en la formulación de empleo mediante el incremento de la mano de obra en el sub-sector de edificaciones y vivienda.

90

110

130

150

170

190

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

Indi

cado

r

Periodo (años)

Canasta General_Equipos

Canasta General_Materiales

Canasta General_Transporte

Canasta General_Mano de obra

Canasta General_Costos indirectos

Grupos de obra_Obras de explanación

Grupos de obra_Sub bases y bases

Grupos de obra_Transporte de materiales

Grupos de obra_Aceros y elementosmetálicosGrupos de obra_Acero estructural ycables de aceroGrupos de obra_Concretos, morteros yobras variasGrupos de obra_Concreto para estructurade puentesGrupos de obra_Pavimentaciones conasfalto

Total ICCP

Figura 75. Desglose de la canasta y grupos de insumos que componen el ICCP.


En contraste, la disminución del aporte de maquina-ria y equipo en el indicador demuestran un rezago en metodologías innovadoras y útiles para la formulación de obras civiles de mayor envergadura, denotando el tradicional componente de mano de obra en la cons-trucción de vivienda. Asimismo, el impacto de las crisis económicas se expone con mayor notoriedad en el 2008 y la posterior recuperación en el 2010, produc-to de políticas subsidiarias en la demanda de vivienda, junto con el 2014 con un impacto menor. Otro com-ponente que expone el comportamiento del sector de la construcción es el ICCP, el cual denota el compor-tamiento del subsector de la construcción en obras civiles (puentes y carreteras). 171



• Análisis de componentes principales en los indicadores relacionados con el sector de la construcción

Al evaluar los indicadores relacionados con el sector de la construcción en el rango 2005-2019, mediante el PCA, se generaron 13 dimensiones, exponiendo poca significancia en la varianza de las últimas ocho. Con el fin de abarcar la mayor cantidad de comportamientos y varianzas, son tomadas la dimensión uno y dos, se-gún se expone en la Tabla 17.

Tabla 17. Valores propios en los componentes de los indicadores relacionados con el sector de la construcción.

Valores propios Dim1

Dim2

Dim3

Dim4

Dim5

Dim6

Dim7

Dim8

Dim9

Dim10

Dim11

Dim12

Dim13

Varianza 32.16 1.06 0.39 0.15 0.13 0.05 0.01 0.009 0.008 0.005 0.002 0.001 0.001

Varianza(%) 94.59 3.11 1.15 0.45 0.39 0.16 0.04 0.028 0.023 0.014 0.006 0.003 0.002

Varianza acumulada(%) 94.59 97.71 98.87 99.32 99.72 99.88 99.92 99.953 99.97 99.99 99.99 99.998 100


La Tabla 17 muestra la concentración de varianza en la dimensión uno y en menor medida en la dimensión dos, donde el 97,7% se concentra en estas dos prime-ras dimensiones. Este fenómeno se observa con mayor claridad en la Figura 76 y la Figura 77.

94,6

3,1 1,2 0,5 0,4 0,20

20

40

60

80

100

Varia

nza

(%)

Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5 Dim.6Dimensión

94,60

97,7298,87 99,33 99,72

91

99,88

9293949596979899

100101

Varia

nza

(%)

Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5 Dim.6Dimensión

Figura 76. Porcentaje de varianzas en los indicadores del sector de la construcción.

Figura 77. Porcentaje de varianza acumulada en los indicadores del sector de la construcción.



172

En paralelo, al realizar el análisis de las contribuciones en las dimensiones seleccionadas, se observan com-portamientos similares en la mayoría de factores. En contraste con los indicadores en producción de impor-taciones y minería, estos sobresalen en la dimensión dos, junto con el ICCP relacionado con el grupo de obra de aceros en menor proporción. Estas compara-ciones se observan en la Figura 78 y la Figura 79.

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

ICCV

_Tot

al

ICCV

_Mate

riales

ICCV

_Man

o.de

.obr

a

ICCV

_Maq

uina

ria.y.

equi

po

IPP_

Total

y.pe

sca

IPP_

Mate

riales

_con

struc

ción

IPP_

PN_A

gricu

ltura

..gan

ader

ía.

IPP_

PN_M

iner

ía

IPP_

PN_I

ndus

tria

IPP_

OI_O

ferta.

Inter

na

IPP_

OI_A

gricu

ltura

gan

ader

íay

pesc

a

IPP_

OI_M

iner

ía

IPP_

OI_I

ndus

tria

IPP_

P_Pr

oduc

idos

.par

aco

nsum

o in

terno

IPP_

P_Im

porta

dos

Cana

sta.G

ener

al_Co

stos

indi

recto

s

Grup

os.d

e.obr

a_Ob

ras.

de.ex

plan

ació

n

Grup

os.d

e.obr

a_Su

b.ba

ses.y

.bas

es

Grup

os.d

e.obr

a_Tr

ansp

orte

IPP_

P_Ex

porta

dos

IPVN

_Tot

al ciu

dade

s

IPVN

_Apa

rtam

ento

s

IPVN

_Cas

as

IPVN

_Tot

al Na

ciona

l

Total

.ICCP

Cana

sta.G

ener

al_Eq

uipo

s

Cana

sta.G

ener

al_M

ateria

les

Cana

sta.G

ener

al_Tr

ansp

orte

Cana

sta.G

ener

al_M

ano

de o

bra

de.m

ateria

lesGr

upos

.de.o

bra_

Acer

os.

y.elem

ento

s.metá

licos

Grup

os.d

e.obr

a_Ac

ero.

estru

ctura

ly.

cabl

es.d

e.ace

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upos

.de.o

bra_

Conc

reto

s.m

orter

os.y.

obra

s.var

ias

Grup

os.d

e.obr

a_Co

ncre

to.p

ara.

con.

asfal

to

estru

ctura

.de.p

uent

esGr

upos

.de.o

bra_

Pavim

ento

Factores

Cont

ribuc

ión

(%)

Figura 78. Contribuciones de los factores que componen los índices en la dimensión uno.

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

ICCV

_Tot

al

ICCV

_Mat

erial

es

ICCV

_Man

o.de

.obr

a

ICCV

_Maq

uina

ria.y

.equi

po

IPP_

Total

y.pes

ca

IPP_

Mate

riales

_con

struc

ción

IPP_

PN_A

gricu

ltura

..gan

ader

ía.

IPP_

PN_M

iner

ía

IPP_

PN_I

ndus

tria

IPP_

OI_O

ferta.

Inter

na

IPP_

OI_M

iner

ía

IPP_

OI_A

gricu

ltura

gan

ader

íay p

esca

IPP_

OI_I

ndus

tria

IPP_

P_Pr

oduc

idos

.par

aco

nsum

o in

terno

IPP_

P_Im

porta

dos

Cana

sta.G

ener

al_Co

stos i

ndire

ctos

Grup

os.d

e.obr

a_Ob

ras.

de.ex

plan

ació

n

Grup

os.d

e.obr

a_Su

b.ba

ses.y

.bas

es

Grup

os.d

e.obr

a_Tr

ansp

orte

de.m

ateria

lesGr

upos

.de.o

bra_

Acer

os.

IPP_

P_Ex

porta

dos

IPVN

_Tot

al ci

udad

es

IPVN

_Apa

rtam

ento

s

IPVN

_Cas

as

IPVN

_Tot

al Na

ciona

l

Total

.ICCP

Cana

sta.G

ener

al_Eq

uipo

s

Cana

sta.G

ener

al_M

ateria

les

Cana

sta.G

ener

al_Tr

ansp

orte

Cana

sta.G

ener

al_M

ano

de o

bra

y.elem

ento

s.metá

licos

Grup

os.d

e.obr

a_Ac

ero.

estru

ctura

ly.c

ables

.de.a

cero

Grup

os.d

e.obr

a_Co

ncre

tos.

mor

teros

.y.ob

ras.v

arias

Grup

os.d

e.obr

a_Co

ncre

to.p

ara.

estru

ctura

.de.p

uent

esGr

upos

.de.o

bra_

Pavi

men

toco

n.as

falto

Factores

Cont

ribuc

ión

(%)

Figura 79. Contribuciones de los factores que componen los índices en la dimensión dos.


173

-1

-0,8

-0,6

-0,4

0

-0,2

0,2

0,4

0,6

0,8

1

-1,2 -1 -0,8 -0,6 -0,4 -0,2 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2

Dim

.2 (9

.957

)%

Dim.1 (94.597)%

EnvolventeICCV_MaterialesICCV_Maquinaria.y.equipoIPP_Materiales_construcciónIPP_PN_MineríaIPP_OI_Oferta.InternaIPP_OI_MineríaIPP_P_Producidos.para.Consumo.InternoIPP_P_ExportadosIPVN_.ApartamentosTotal.ICCPICCP_Canasta.General_MaterialesICCP_Canasta.General_Mano.de.obraICCP_Grupos.de.obra_Obras.de.explanaciónICCP_Grupos.de.obra_Transporte.de.materialesICCP_Grupos.de.obra_Acero.estructural.y.cables.de.aceroICCP_Grupos.de.obra_Concreto.para.estructura.de.puentes

ICCV_TotalICCV_Mano.de.obraIPP_TotalIPP_PN_Agricultura..ganadería.y.pescaIPP_PN_IndustriaIPP_OI_Agricultura..ganadería.y.pescaIPP_OI_IndustriaIPP_P_ImportadosIPVN_ciudades.TotalIPVN_Total_.NacionalICCP_Canasta.General_EquiposICCP_Canasta.General_TransporteICCP_Canasta.General_Costos.indirectosICCP_Grupos.de.obra_Sub.bases.y.basesICCP_Grupos.de.obra_Aceros.y.elementos.metálicosICCP_Grupos.de.obra_Concretos..morteros.y.obras.variasICCP_Grupos.de.obra_Pavimentaciones.con.asfalto

Figura 80. Correlaciones en la demanda de indicadores del sector de la construcción.


Las anteriores variaciones en función de las dimensio-nes uno y dos se exponen en la gráfica de correlaciones, a través de un sistema de coordenadas mostradas en la Figura 80.

174


4.5.5 Factores resultantes del análisis de componentes principales

Posterior al cálculo de las contribuciones de todas las variables que conforman el sector de la construcción, estas se aplican a las variaciones retenidas por uno o dos componentes principales. Posteriormente, se cal-cula conforme a la constitución de la variable (x) que compone el factor y su representatividad mediante PCA. Esta formulación se resume en la ecuación (1):

(1)

Donde

C= valor que acompaña al factor

Tabla 18. Valores propios de los factores resultantes.

Valores propios Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5 Dim.6 Dim.7

Varianza 10.558 2.695 0.378 0.236 0.076 0.038 0.014Varianza (%) 75.416 19.253 2.697 1.688 0.544 0.271 0.099

Varianza acumulada (%) 75.416 94.67 97.367 99.055 99.6 99.871 99.97


Los nuevos factores que envuelven aquellos depurados por el PCA vuelven a analizarse por esta metodolo-gía, arrojando los valores propios, debido a su mayor contribución en las dimensiones uno y dos, como se expone en la Tabla 18.

Estas variaciones se exponen con mayor detalle en la Figura 81 y la Figura 82. 175



0

10

20

30

40

50

60

70

80

Varia

nza

(%)

DimensionesDim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5 Dim.6 Dim.7

60

65

70

75

80

85

90

95

100

Varia

nza

(%)


Dimensiones

Figura 81. Porcentaje de varianzas en la compilación de factores del sector de la construcción.

Figura 82. Porcentaje de varianza acumulada en la compilación de factores del sector de la construcción.


Las contribuciones realizadas por la compilación de factores en la dimensión uno y dos exponen simili-tudes en la primera dimensión, a excepción de los factores que mayor contribuyen por una gran diferen-cia en la dimensión dos, según se exponen en la Figura 83 y la Figura 84.

0123456789

10

Facto

r_1_

PIB_

P

Facto

r_2_

PIB_

G

Facto

r_1_

OCU

Facto

r_2_

OCU

Facto

r_1_

VACO

Facto

r_1_

CEM

Facto

r_1_

CEED

Facto

r_2_

CEED

Facto

r_1_

CONC

Facto

r_2_

CONC

Facto

r_1_

CHV

Facto

r_2_

CHV

Facto

r_1_

PI

Facto

r_2_

PI

Varia

nza

(%)

Dimensiones

Figura 83. Contribuciones de los factores compilados en la dimensión uno.


176


0

5

10

15

20

25

30

35

Fact

or_1

_PIB

_P

Fact

or_2

_PIB

_G

Fact

or_1

_OC

U

Fact

or_2

_OC

U

Fact

or_1

_VA

CO

Fact

or_1

_CEM

Fact

or_1

_CEE

D

Fact

or_2

_CEE

D

Fact

or_1

_CO

NC

Fact

or_2

_CO

NC

Fact

or_1

_CH

V

Fact

or_2

_CH

V

Fact

or_1

_PI

Fact

or_2

_PI

Var

ianz

a (%

)

Dimensiones

Figura 84. Contribuciones de los factores compilados en la dimensión uno.


El círculo de correlaciones, expresado en la Figura 85, expone estas diferencias mediante un sistema de coordenadas X-Y.

-1

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

0 0,2-1,2 -1 -0,8 -0,6 -0,4 -0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2

Dim

.2 (1

9.25

3)%

Dim.1 (75.416)%

EnvolventeFactor_1_PIB_PFactor_2_PIB_GFactor_1_OCU

Factor_1_PIFactor_2_PI

Factor_2_OCUFactor_1_VACOFactor_1_CEMFactor_1_CEEDFactor_2_CEEDFactor_1_CONCFactor_2_CONCFactor_1_CHVFactor_2_CHV

Figura 85. Círculo de correlaciones entre factores externos relacionados al sector de la construcción.


177



La Figura 85 permite visualizar la vinculación exis-tente entre algunos factores, los cuales contribuyen a las primeras dimensiones o PC. No obstante, estas tie-nen el mismo peso o ubicaciones muy cercanas entre sí, lo cual denota una alta correlación. Por lo tanto, al evaluar el comportamiento conjunto de las variables, es necesario depurar aquellos factores que poseen si-militudes y escoger aquellas que aportan una mayor información a la presente investigación.

4.5.6 Selección de variables representativas

Con el fin de reflejar la similitud o diferencias de las variables externas relacionadas con el sector de la construcción, se realizó una matriz correlacional a partir del cálculo de distancias euclídeas o distan-cia geométrica, relacionando los puntos del espacio n-dimensional y comparándolas entre sí. Este método es utilizado para reflejar las distancias apropiadas y agrupación de variables con similitud en contribución, basadas generalmente en la superposición, el alcance y la dispersión de los datos brutos no transformados por el PCA. Esta metodología es útil para reproducir la varianza total entre un gran número de variables, utilizando un número mucho menor de las mismas (Bankó & Abonyi, 2012; Peterson, 2003). Así, la ma-triz de correlación ilustrada en la Tabla 19 expone las distancias euclídeas calculadas a partir de las coorde-nadas, formuladas mediante la transformación de las variables originales en sus PC.

178

Las

diná

mic

as d

el se

ctor

de

la co

nstru

cció

n en

co

lom

bia,

una

revi

sión

desd

e sus

indi

cado

res

Tabla 19. Matriz de correlación por distancias euclídeas entre los principales factores externos relacionados con los IEAC.

COORDENADAS

Facto

r 1

PIB

Prod

ucció

nFa

ctor 1

PI

B Ga

stos

Facto

r 1

Ocup

ació

nFa

ctor 2

Oc

upac

ión

Facto

r 1

Cem

ento

gris

Facto

r1 va

lor a

greg

ado

cons

trucc

ión

Facto

r 1

Edifi

cacio

nes

Facto

r 2

Edifi

cacio

nes

Facto

r 1

Conc

reto

Facto

r 2

Conc

reto

Facto

r 1

Créd

itos v

ivien

daFa

ctor 2

Cr

édito

s vivi

enda

Facto

r 1

Indi

cado

res

Facto

r 2

Indi

cado

res

Dim.1 9.28 9.17 9.09 5.7 9.14 7.58 6.68 8.75 0.64 0.42 9.01 8.41 8.65 7.48

Dim.1 Dim.2 0.17 0.08 0.8 7.38 0.82 5.38 6.61 1.29 33.2 29.6 1.6 3.73 2.86 6.54 MINFactor 1

9.28 00.17PIB Producción

0.073 0.150 0.430 0.504 0.666 0.883 0.979 1.78 2.62 2.70 2.82 2.92 03.08

Factor 1 9.17

PIB Gastos0.08 00.073 0.077 0.357 0.431 0.593 0.810 0.906 1.70 2.55 2.63 2.74 2.84 3.01 0.24

Factor 1 Ocupación

9.09 0.8 0.150 00.077 0.281 0.360 0.516 0.733 0.829 1.63 2.47 2.55 2.67 2.77 2.94 0.47

Factor 2 5.7

Ocupación7.38 0.430 0.357 00.281 0.487 0.473 0.580 0.918 1.35 2.19 2.67 2.72 2.85 2.88 0.71

9.14 0.82 0.504 0.431 0.360Factor1 valor agregado

construcción00.487 0.162 0.379 0.474 1.27 2.12 2.20 2.31 2.41 2.58 0.95

Factor 1 7.58

Cemento gris5.38 0.666 0.593 0.516 0.473 00.162 0.217 0.445 1.11 1.95 2.20 2.25 2.37 2.42 1.19

Factor 1 6.68

Edificaciones6.61 0.883 0.810 0.733 0.580 0.379 00.217 0.338 0.89 1.74 2.09 2.14 2.27 2.30 1.42

Factor 2 8.75

Edificaciones1.29 0.979 0.906 0.829 0.918 0.474 0.445 00.338 0.80 1.64 1.75 1.84 1.94 2.11 1.66

Factor 1 Concreto

0.64 33.2 1.775 1.703 1.626 1.345 1.271 1.109 0.892 00.797 0.84 2.36 2.41 2.53 2.57 1.90

Factor 2 Concreto

0.42 29.6 2.620 2.547 2.471 2.190 2.116 1.954 1.737 1.642 00.845 1.608 1.657 1.784 1.818 2.14

Factor 1 9.01 1.6

Créditos vivienda2.702 2.629 2.552 2.670 2.197 2.196 2.090 1.751 2.357 01.608 0.114 0.215 0.383 2.37

Factor 2 8.41 3.73

Créditos vivienda2.816 2.743 2.666 2.719 2.312 2.245 2.139 1.837 2.406 1.657 00.114 0.127 0.269 2.61

Factor 1 8.65

Indicadores2.86 2.917 2.844 2.767 2.846 2.413 2.372 2.266 1.938 2.533 1.784 0.215 00.127 0.168 2.85

Factor 2 7.48

Indicadores6.54 3.085 3.012 2.935 2.880 2.581 2.419 2.300 2.106 2.567 1.818 0.383 0.269 00.168 3.08

MAX

FACT

ORES

FACTORES

DIMENSIONES

DIM

ENSI

ONES


Las correlaciones realizadas por distancias euclídeas en conjunto con la evaluación y el aporte de las con-tribuciones en la primera dimensión generaron una reducción de variables focalizadas en cinco grupos compilados, mediante la información histórica dife-renciada en los indicadores del IEAC, considerando aquellas distancias euclídeas con valores escalares menores a 0,5 y verificadas en la matriz de Pearson, ilustrada en la Tabla 20, la cual normaliza las correla-ciones identificadas.

179



Tabla 20. Matriz de correlación de Pearson de los factores de los IEAC.


Con base en estas condiciones, es posible establecer una confianza y diferenciación notable de los facto-res evaluados y escogidos, considerando las diversas perspectivas que pueden influir en la permanencia em-presarial y las complejas variables que lo componen. Por lo anterior, se encontraron 4 grupos con similitu-des sustanciales, resumidas a continuación:

• Grupo 1

Se encuentran los factores que integran el indicador macroeconómico, definidos como PIB desde un enfo-180


que de producción, PIB desde un enfoque de gastos, ocupación y el VAC. Este último integra una de las ramas principales de la economía colombiana y hace parte intrínsecamente de la presente investigación. A su vez es el factor con mayor distancia euclídea. El fac-tor ocupación se divide en dos factores. Sin embargo, al evaluar su varianza, ésta se encuentra prácticamente agrupada en casi su totalidad en la primera dimensión desde el 82% al 95,8%.

Por lo tanto, se escogen dos factores que agrupan el indicador macroeconómico. Estos son el PIB produc-ción debido a que este factor se conforma a partir del valor total de bienes y servicios producidos. Los cua-les el sector de la construcción genera directamente, junto con el factor correspondiente al VAC como dife-renciador que evalúa específicamente el sector de la construcción.

• Grupo 2

En este conjunto de factores se integra el indicador de oferta, conformado por el cemento gris y construcción de edificaciones. Este último con sus dos respectivas dimensiones. Sin embargo, la dimensión uno contri-buye con el 57,1% y 5,1% para la dimensión dos en la construcción de edificaciones. Asimismo, la dimensión uno aporta el 86,5% de la varianza en la oferta del ce-mento gris. La construcción de edificaciones, pese a distribuir su varianza en dos dimensiones significa-tivas, las distancias euclídeas y Pearson denotan una alta correlación.

Por lo anterior, se ha seleccionado un solo factor en re-presentación del indicador de oferta, correspondiente

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a la construcción de edificaciones. Asimismo, estos dos factores se encuentran implícitos dentro del sec-tor de la construcción o subsectores. Lo cual denota una importancia latente de este factor en la mayoría de ocupados del sector, con 987 mil empleos directos a inicios de 2020 y que ha concentrado históricamente el 60% del empleo total.

• Grupo 3

Corresponde a las contribuciones realizadas por la de-manda de concreto en sus dos factores. Esta selección se realiza con base en la similitud de contribuciones en las dos dimensiones seleccionadas, pese a contar con una distancia mayor a 0,5 (0,84 de distancia euclídea). De este modo, se escoge solo el “Factor 1 concreto” que representa las varianzas mayoritarias encontradas en la dimensión en este grupo.

• Grupo 4

Este grupo corresponde a los factores que integran el indicador de demanda, representado por la demanda del concreto premezclado y la cartera hipotecaria de vi-vienda. Este último desglosado en dos factores. Como se observa en la matriz de correlación, las distancias euclídeas en todo el grupo de la cartera hipotecaria de vivienda son menores a 0,5. Por lo tanto, se escoge un solo factor relacionado con la dimensión uno como re-presentativo de este grupo.

De modo que, el número de factores se ha reducido de catorce (14) a cinco (5), ratificados por la matriz de dis-tancias euclídeas, matriz de correlación de Pearson, los PC identificados y su contribución. Estos representan

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aquellos factores que integran similares fenómenos y permiten resumir en menor cantidad de variables, jun-to con su importancia en el sector de la construcción.

4.5.7 Formulación de factores externos claves del sector de la construcción

Con base en los resultados del análisis de componentes principales, se formulan dos indicadores compues-tos a partir de la información resultante e integrada en la dimensión uno y dimensión dos. Asimismo, las contribuciones depuradas representan los indicadores y variables pertenecientes al IEAC, integradas en la ecuación (2).

(2)

La ecuación anterior se desglosa e incluye las variables que integran los IEAC resultantes del PCA y posterior depuración mediante matrices de correlación, estable-ciendo las ecuaciones (3) y (4) expuestas a continuación.

Las constantes que integran cada variable para los factores construidos representan la contribución den-tro del componente principal o dimensión resultante del PCA y posterior evaluación por correlación entre distancias euclídeas y Pearson. Por lo anterior, solo se requerirían los factores resultantes expuestos en las ecuaciones (3) y (4) para el estudio del sector de la construcción y los cambios en la economía colombia-na, ya que estos factores integran la gran variedad de 183



componentes evaluados sin pérdida de información de las dinámicas económicas en el periodo evaluado. En razón de esto, este procedimiento, junto con los facto-res resultantes, es sometido a pruebas de validación.

4.5.8 Resultados de la validación del modelo establecido por PCA

Para verificar la adecuación del muestreo, se realiza-ron las pruebas KMO y esfericidad de Bartlett, para la satisfactoria comprobación de idoneidad en los resul-tados del PCA, a partir de la evaluación de los factores económicos integrados en los IEAC y la formulación de los modelos predictivos mediante la reducción de la dimensionalidad, al proyectar cada valor de infor-mación en los primeros componentes principales. Lo anterior para obtener datos con menores dimensiones, conservando la mayor cantidad posible de variación de los datos. Estos resultados se exponen en la Tabla 21.

Los resultados obtenidos mediante la prueba de esfe-ricidad Barttlet muestran que el valor p se aproxima a 0. Por lo tanto, se acepta la hipótesis alternativa (H1) y expone la significancia existente de la correlación en-tre las variables y la validez del PCA implementado. Asimismo, el resultado global de la medida en la ade-cuación del muestreo (MSA) mediante prueba KMO expone valores de MSA mayores a 0,50. Por lo ante-rior y con base en la escala formulada por diferentes investigaciones, se establece que los resultados entre 0,7 y 0,8 son buenos (Field, 2018). Esto último permite establecer que la realización y resultados del PCA son justificados y adecuados.

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Tabla 21. Resultados de la prueba de esfericidad de Barttlet y KMO.

Factor

KMO Prueba de esfericidad de Barttlet

MSA global

MSA/factor X2 valor p

Grados de

libertadFactor 1, PIB Producción

0.73

0,55

599,0414 8,72x10-76 91

Factor 1, PIB Gastos 0,75

Factor 1, Ocupación 0,45Factor 2, Ocupación 0,85

Factor 1, valor agregado construcción 0,5Factor 1, Cemento gris 0,73Factor 1, Edificaciones 0,92Factor 2, Edificaciones 0,58

Factor 1, Concreto 0,87Factor 2, Concreto 0,5

Factor 1, Créditos vivienda 0,85Factor 2, Créditos vivienda 0,65


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capítulo 4. comportamiento de los indicadores …

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